Question

我在R中改变我的df时遇到了麻烦。我的df看起来像这样

df< 
      I    class part      datetime             value    indicator
     <int> <chr> <chr>   <S3: POSIXct>          <dbl>     <dbl>
1       1   A    part1  2016-12-15 10:43:08     0.12       0
2       1   A    part2  2015-11-16 13:52:07     0.15       0
3       1   A    part3  2015-11-16 15:37:27     1.20       0
4       2   A    part1  2015-11-16 15:43:03     0.78       1
5       2   A    part2  2015-11-16 16:01:03     0.14       1
6       2   A    part3  2015-11-05 07:10:02     1.40       1
...    ...  ...   ...       ...                 ...       ...

我正在尝试删除组指标（0或1）中第1部分的极端异常值

我试过这个

    remove_outliers <- function(x, na.rm = TRUE, ...) {
      qnt <- quantile(x, probs=c(.25, .75), na.rm = na.rm, ...)
      H <- 3.0 * IQR(x, na.rm = na.rm)
      y <- x
      y[x < (qnt[1] - H)] <- NA
      y[x > (qnt[2] + H)] <- NA
      y
    }

dfNew <- df %>%
  group_by(indicator, part) %>% 
  mutate(value = remove_outliers(value[part="part1"])) %>%
  ungroup()

这将删除所有值。如何才能删除组指示符中仅有第1部分的极端异常值？

Answer 1

代码值中的2个错误[part =＆＃34; part1＆＃34;]应该有＆＃34; ==＆＃34;不是＆＃34; =＆＃34;因为值[part ==＆＃34; part1＆＃34;]比值短，所以放错了地方。您需要在治疗开始时进行分组

dfNew  <- subset(df,part=="part1") %>%
  group_by(indicator, part) %>% 
  mutate(value = remove_outliers(value)) %>%
  ungroup()

获取整个数据集而不仅仅是子集

mutate_cond <- function(.data, condition, ..., envir = parent.frame()) {
  condition <- eval(substitute(condition), .data, envir)
  .data[condition, ] <- .data[condition, ] %>% mutate(...)
  .data
}

dfNew =df %>%
  group_by(indicator, part) %>% 
  mutate_cond(part=="part1",value = remove_outliers(value)) %>%
  ungroup()

这次修改后它适用于我

如何在r中改变组的子集

1 个答案: