过滤器的行和列总和值

我的数据看起来像过滤器的行和列总和值

pos year A B 
1 2012 1 1 
1 2013 1 NA 
2 2012 NA NA 
2 2013 NA 1

我试图计算每个POS A和B之间的百分比差异，只有当A和B都不NA。

ddply(x, .(pos), summarize, diff = ifelse(is.na(A)==FALSE & is.na(B)==FALSE, 
             (rowsum(A, pos, na.rm=TRUE)-rowsum(B, pos, na.rm=TRUE))/rowsum(A, pos, na.rm=TRUE),""))

所以结果应该是

pos diff 
1 0.5 
2 NA

我没有哪一部分是错误的，但我的代码产生

pos diff 
1 0.5 
1  
2  
2

任何想法，将不胜感激。谢谢！

来源

2017-10-13 D.Z.

这是你想要''d％>％滤波器（（is.na（A）is.na（B）什么！）％>％ group_by（pos）％>％ mutate（A1 = sum（A，na.rm = T），A2 = sum（B，na.rm = T））％> 变异A1-A2, res = Dif/A1）' – Jimbou

嗨。感谢您的过滤器部分。但是rowsum函数对我的情况非常适用。 –

不是最优雅的代码，但它似乎工作：

df <- data.frame(pos = rep(1:2, each = 2), year = rep(2012:2013, 2), 
       A = rep(c(1, NA), each = 2), B = c(1, NA, NA, 1)) 

foo <- function(x) ifelse(
    all(is.na(x[[1]])) | all(is.na(x[[2]])), 
    NA, (sum(x[[1]], na.rm = T) - sum(x[[2]], na.rm = T))/nrow(x)) 
x <- by(df[ , 3:4], df$pos, foo) 
data.frame(pos = unique(df$pos), diff = as.vector(x)) 

    pos diff 
    1 0.5 
    2 NA

来源

2017-10-13 11:09:02

过滤器的行和列总和值

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