パーセンタイルを見つけてRをグループ分けする方法

Question

私は以下のようなデータフレームを持っています（df）。

day area hour time count 
___ ____ _____ ___ ____ 
1 1  0  1  10 
1 1  0  2  12 
1 1  0  3  8 
1 1  0  4  12  
1 1  0  5  15 
1 1  0  6  18 
1 1  1  1  10 
1 1  1  2  12 
1 1  1  3  8 
1 1  1  4  12  
1 1  1  5  15 
1 1  1  6  18 
1 1  1  7  12  
1 1  1  8  15 
1 1  1  9  18 
1 1  2  1  10  
1 1  2  2  18 
1 1  2  3  19 
..... 
2 1  0  1  18 
2 1  0  2  12 
2 1  0  3  18 
2 1  0  4  12  
2 1  1  1  8 
2 1  1  2  12 
2 1  1  3  18 
2 1  1  4  10  
2 1  1  5  15 
2 1  1  6  18 
2 1  1  7  12  
2 1  1  8  15 
2 1  1  9  18 
2 1  2  1  10  
2 1  2  2  18 
2 1  2  3  19 
2 1  2  4  9  
2 1  2  5  18 
2 1  2  6  9 


..... 
30 99  23  1  9  
30 99  23  2  8 
30 99  23  3  9 
30 99  23  4  19  
30 99  23  5  18 
30 99  23  6  9 
30 99  23  7  19  
30 99  23  8  8 
30 99  23  9  19 

ここデータをI（1〜82と、私は90,93,95,97,99を有している）87個の領域30日間のデータを有し、day.Soあたり24時間（0〜23）その地域を横断するのにかかる時間と、何人が横断したかということです。例えば

は：

day area hour time count 
___ ____ _____ ___ ____ 
1 1  0  1  10 
1 1  0  2  12 
1 1  0  3  8 
1 1  0  4  12  
1 1  0  5  15 
1 1  0  6  18 

これは時間0で1日目に、私はそれがかかったどのくらいの時間を計算したい領域にこれから1

time count cumulative_count 
___ ___ ________________ 
1  10   10 
2  12   22 
3  8   30 
4  12   42  
5  15   57 
6  18   75 
10 vehicles crossed the area in 1 minute. 
12 vehicles crossed the area in 2 minutes. 
8 vehicles crossed the area in 3 minutes. 
12 vehicles crossed the area in 4 minutes. 
15 vehicles crossed the area in 5 minutes. 
18 vehicles crossed the area in 6 minutes. 

を横断するのに要する時間を私に与えます車両の80％が1日目の1時間に1を横切る。合計車両=（10 + 12 + 8 + 12 + 15 + 18）= 75。したがって75の80％は60である。 1日目の0時にエリア1を通過する車両の80％（75％は60）が5と6の間になります（5に近づく）。だから、結果は次のようになります。

day area hour time_taken_for_80%vehicles_to_pass 
    ___ ____ ____ ___________________________________ 
    1 1  0    5.33(approximately) 
    1 1  1    7.30 
    1 1  2    2.16 
    .... 
    30 1  23    3.13 
    1 2  0    --- 
    1 2  1    --- 
    1 2  2    --- 
    1 2  3    --- 

....... 

    30 99  21    --- 
    30 99  22    --- 
    30 99  23    --- 

    I know to I have to take quantile and then group by the area and day and hour.So I tried with 

library(dplyr) 
grp <- group_by(df, day,area,hour,quantile(df$count,0.8)) 

しかし、それはwork.Anyヘルプが

Answer 1

を高く評価されていない私のソリューションは、各timeのために、地域を越えた車の割合を計算します。そして、最初のtime割合を取得することは80％を超えている：

str <- 'day area hour time count 
1 1  0  1  10 
1 1  0  2  12 
1 1  0  3  8 
1 1  0  4  12  
1 1  0  5  15 
1 1  0  6  18 
1 1  1  1  10 
1 1  1  2  12 
1 1  1  3  8 
1 1  1  4  12  
1 1  1  5  15 
1 1  1  6  18 
1 1  1  7  12  
1 1  1  8  15 
1 1  1  9  18 
1 1  2  1  10  
1 1  2  2  18 
1 1  2  3  19' 



file <- textConnection(str) 
df <- read.table(file, header = T) 

df 

library(dplyr) 
df %>% group_by(day, area, hour) %>% 
    mutate(cumcount = cumsum(count), 
     p = cumcount/max(cumcount)) %>% 
    filter(p > 0.8) %>% 
    summarise(time = min(time)) 

結果：

day area hour time 
    <int> <int> <int> <int> 
1  1  1  0  6 
2  1  1  1  8 
3  1  1  2  3 

または80％に到達する時間の線形予測で：

df %>% group_by(day, area, hour) %>% 
    mutate(cumcount = cumsum(count), 
     p = cumcount/max(cumcount), 
     g = +(p > 0.8), 
     order = (g*2-1)*time) %>% 
    group_by(day, area, hour,g) %>% 
    filter(row_number((g*2-1)*time)==1) %>% 
    group_by(day, area, hour) %>% 
    summarise(time = min(time)+(0.8-min(p))/(max(p)-min(p))) 

結果：

day area hour  time 
    <int> <int> <int> <dbl> 
1  1  1  0 5.166667 
2  1  1  1 7.600000 
3  1  1  2 2.505263 

またはええ、これはほとんど私が5を得ることができれば、それは良いだろうclose.Butされる。**の代わりに、6分が通過する車のための大規模であるため、lagとlead

df %>% group_by(day, area, hour) %>% 
    arrange(hour) %>% 
    mutate(cumcount = cumsum(count), 
     p = cumcount/max(cumcount)) %>% 
    filter((p >= 0.8&lag(p)<0.8)|(p < 0.8&lead(p)>=0.8)) %>% 
    summarise(time = min(time)+(0.8-min(p))/(max(p)-min(p)))