问题描述

有了这个区别。

但是，在该主题中，请注意，计算是由一类动作之前的 14 个零完成的，但对于所有零类动作并用中位数替换，并为每个组代码+项目执行

即，现在我使用全零而不是前面的 14，并且不要触及返回的负值和零值。

通过类别的组变量（动作- 0、1）Zero ，我想通过返回变量找到 75 个百分位，如果值超过 75 个百分位，则必须按zero类别将其替换为中位数。所以有code变量这个过程必须对代码单独执行。注意：我不接触负值和零值

mydat=structure(list(code = c(123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 
124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L), action = c(0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L), return = c(-1L, 0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 
0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 0L, 
23L, 100L, 18L, 15L)), .Names = c("code", "action", "return"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-24L))

如何获得该输出。所以 75 个百分位：

42,25 中位数=20,5 替换

 add  action   return
123   0    -1
123   0    0
123   0    23
123   0    ***20,5
123   0    18
123   0    15
123   1  -1
123   1  0
123   1  23
123   1  100
123   1  18
123   1  15
124   0    -1
124   0    0
124   0    23
124   0    ***20,5
124   0    18
124   0    15
124   1  -1
124   1  0
124   1  23
124   1  100
124   1  18
124   1  15

使用最好的 Uwe 解决方案，我得到了错误

Error in `[.data.table`(mydat[action == 0, `:=`(output, as.double(return))],  : 
  Column(s) [action] not found in i

如何做到我不接触的负值和零值以及发生此错误的原因。

library(data.table)
# mark the zero acton rows before the the action period
setDT(mydat)[, zero_before := cummax(action), by = .(code)]
# compute median and 90% quantile for that last 14 rows before each action period 
agg <- mydat[zero_before == 0, 
             quantile(tail(return), c(0.5, 0.75)) %>% 
               as.list()  %>% 
               set_names(c("med", "q90")) %>% 
               c(.(zero_before = 0)), by = .(code)]
agg


# append output column
mydat[action == 0, output := as.double(return)][
  # replace output values greater q90 in an update non-equi join
  agg, on = .(code,action, return > q90), output := as.double(med)][
    # remove helper column
    , zero_before := NULL]

标签： rdplyrdata.tableplyr

return如果我理解正确，则 OP 希望根据返回大于 0 的所有零操作行计算每个组内的中位数和 75% 分位数。然后，零操作行中超过 75% 分位数的任何返回值相应的组将由组中位数代替。

代码可以大大简化，因为我们不必区分动作行之前和之后的零动作行。

下面的代码重现了预期的结果：

library(data.table)
library(magrittr)
# compute median and 90% quantile for that last 14 rows before each action period 
agg <- setDT(mydat)[action == 0 & return > 0, 
                    quantile(return, c(0.5, 0.75)) %>% 
                      as.list()  %>% 
                      set_names(c("med", "q75")), by = .(code, action)]

# append output column
mydat[, output := as.double(return)][
  # replace output values greater q75 in an update non-equi join
  agg, on = .(code, action, return > q75), output := as.double(med)]
mydat[]

    code action return output
 1:  123      0     -1   -1.0
 2:  123      0      0    0.0
 3:  123      0     23   23.0
 4:  123      0    100   20.5
 5:  123      0     18   18.0
 6:  123      0     15   15.0
 7:  123      1     -1   -1.0
 8:  123      1      0    0.0
 9:  123      1     23   23.0
10:  123      1    100  100.0
11:  123      1     18   18.0
12:  123      1     15   15.0
13:  124      0     -1   -1.0
14:  124      0      0    0.0
15:  124      0     23   23.0
16:  124      0    100   20.5
17:  124      0     18   18.0
18:  124      0     15   15.0
19:  124      1     -1   -1.0
20:  124      1      0    0.0
21:  124      1     23   23.0
22:  124      1    100  100.0
23:  124      1     18   18.0
24:  124      1     15   15.0
    code action return output

r - 为 R 中的每个组找到 75 个百分位数并用中位数替换

问题描述

如何做到我不接触的负值和零值以及发生此错误的原因。

解决方案

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