平均子集的子集

Question

还在学习R，但我个人承认这是不可能的，我希望你们其中一个能证明我错了。

我在寻找值的平均值< = 25th百分位数，以及> 75th百分位值的均值;但不适用于整个数据集。我想找到这些数据子集的方法，从中找到百分位数。

这将产生数据类似于我自己：

library(data.table) 
DT <- data.table(V1 <- c('AR','AR','AR','AR','AR','AR','AD','AD','AD','AD','AD','AD','BD', 
         'BD','BD','BD','BX','CX','DX','DX','DD','DD','DD','DD','DR','DR', 
         'DR','DR','DR','DR'), 
       V2 <- c(.12,.02,.03,.22,.44,.09,.11,.17,.15,.26,.29,.27,.16,.16,.02,.12,.02, 
         .03,.22,.44,.09,.11,.17,.15,.26,.29,.27,.16,.16,.02)) 

的样子：

V1 V2 
1: AR 0.12 
2: AR 0.02 
3: AR 0.03 
4: AR 0.22 
5: AR 0.44 
6: AR 0.09 
7: AD 0.11 
8: AD 0.17 
9: AD 0.15 
10: AD 0.26 
11: AD 0.29 
12: AD 0.27 
13: BD 0.16 
14: BD 0.16 
15: BD 0.02 
16: BD 0.12 
17: BX 0.02 
18: CX 0.03 
19: DX 0.22 
20: DX 0.44 
21: DD 0.09 
22: DD 0.11 
23: DD 0.17 
24: DD 0.15 
25: DR 0.26 
26: DR 0.29 
27: DR 0.27 
28: DR 0.16 
29: DR 0.16 
30: DR 0.02 

第一步：每个A_，B_的Calulate位，第25百分位，第75百分位，和计数亮相，C_，D_。明白了：

dt.qtile <- DT[, list(Bottom = quantile(V2, .25), 
         Middle = quantile(V2, .5), 
         Top = quantile(V2, .75), 
       Appearances = .N), by = V1] 

产地：

V1 Bottom Middle Top Appearances 
1: AR 0.045 0.105 0.1950   6 
2: AD 0.155 0.215 0.2675   6 
3: BD 0.095 0.140 0.1600   4 
4: BX 0.020 0.020 0.0200   1 
5: CX 0.030 0.030 0.0300   1 
6: DX 0.275 0.330 0.3850   2 
7: DD 0.105 0.130 0.1550   4 
8: DR 0.160 0.210 0.2675   6 

这是我认为这是不可能的。我希望找到V1中每个字母组合的原始V2（DT $ V2）中的值小于或等于第25百分位的值，然后大于或等于第75百分位。

V1 V2 
1: AR 0.12 - Ignore - 
2: AR 0.02 <= 0.045 \ 
3: AR 0.03 <= 0.045 /mean = 0.05 (Bottom) 
4: AR 0.22 >= 0.1950 \ 
5: AR 0.44 >= 0.1950 /mean = 0.33 (Top) 
6: AR 0.09 - Ignore - 
    ------ 
7: AD 0.11 <= 0.155 > mean = 0.11 (Bottom) 
8: AD 0.17 - Ignore - 
9: AD 0.15 - Ignore - 
10: AD 0.26 >= 0.2675 \ 
11: AD 0.29 >= 0.2675 | mean = 0.2733 (Top) 
12: AD 0.27 >= 0.2675 /
     ... 
25: DR 0.26 - Ignore - 
26: DR 0.29 >= 0.2675 \ 
27: DR 0.27 >= 0.2675 /mean = 0.28 (Top) 
28: DR 0.16 <= 0.16 \ 
29: DR 0.16 <= 0.16  | mean = 0.17 (Bottom) 
30: DR 0.02 <= 0.16 /

平均在V2是< = 25百分的值，则平均是> = 75百分位数的值。

新的输出应该是这样的：

V1 Bottom Middle Top Appearances 
1: AR 0.025 0.105 0.3300   6 
2: AD 0.110 0.215 0.2733   6 
        ... 
8: DR 0.170 0.210 0.2800   6 

这让我接近：

DT[V2 < quantile(V2, .25), mean(V2), by = V1] 

但它的计算为整个数据集，而不是每个字母组合的分位数。

所以我尝试：

DT[V2 < DT[, quantile(V2, .25), by = V1], mean(V2), by = V1] 

我得到这个：

Error in `[.data.table`(DT, V2 < DT[, quantile(V2, 0.25), by = V1], mean(V2), : 
    i is invalid type (matrix). 
Perhaps in future a 2 column matrix could return a list of elements of DT 
(in the spirit of A[B] in FAQ 2.14). 
Please let datatable-help know if you'd like this, or add your comments to FR #657. 

我知道这必须是简单的，但我就是不能看到它。我错过了什么？让我知道我可以澄清的地方。

我很感谢您的帮助！

编辑

DT[, list(Bottom = mean(V2[V2 <= quantile(V2, 0.25)]), 
      Middle = median(V2), 
       Top = mean(V2[V2 >= quantile(V2, 0.75)]), 
     Appearances = .N), by = V1] 

我会永远有发现这个对我自己的。

Answer 1

DT[, mean(V2[V2 < quantile(V2, 0.25)]), by = V1] 
    V1 V1 
1: AR 0.025 
2: AD 0.130 
3: BD 0.020 
4: BX NaN 
5: CX NaN 
6: DX 0.220 
7: DD 0.090 
8: DR 0.020 

DT[, mean(V2[V2 > quantile(V2, 0.75)]), by = V1] 
    V1 V1 
1: AR 0.33 
2: AD 0.28 
3: BD NaN 
4: BX NaN 
5: CX NaN 
6: DX 0.44 
7: DD 0.17 
8: DR 0.28