如何 apply/loop 函数（在本例中为 chull()）对 r 中的数据帧进行分组？

Question

我有一个这样的数据框：

x2 <- c(12,-10,-3,-5,-3, 18,-14,-3,-13,14,12,-10,-3,-5,-3, 18,-14,-3,-13,14)
y2 <- c(-3,-4,-11,-12,-13,-4,5,-10,-3,6,-3,-4,-11,-12,-13,-4,5,-10,-3,6)
ID2 <- c(5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,6000,6000,6000,6000,6000,6000,6000,6000,6000,6000)
D2 <- c(59,49,70,40,74,78,90,55,65,73,59,49,70,40,74,78,90,55,65,73)
Code2 <- c(110,110,110,130,110,110,110,110,110,100,110,110,110,130,110,110,110,110,110,100)
df2 <- data.frame(x2,y2,ID2,D2,Code2)

df2
    x2  y2  ID2 D2 Code2
1   12  -3 5088 59   110
2  -10  -4 5088 49   110
3   -3 -11 5088 70   110
4   -5 -12 5088 40   130
5   -3 -13 5088 74   110
6   18  -4 5088 78   110
7  -14   5 5088 90   110
8   -3 -10 5088 55   110
9  -13  -3 5088 65   110
10  14   6 5088 73   100
11  12  -3 6000 59   110
12 -10  -4 6000 49   110
13  -3 -11 6000 70   110
14  -5 -12 6000 40   130
15  -3 -13 6000 74   110
16  18  -4 6000 78   110
17 -14   5 6000 90   110
18  -3 -10 6000 55   110
19 -13  -3 6000 65   110
20  14   6 6000 73   100
...

x 和 y 是树木集合中树木的笛卡尔坐标。 ID 是这些合奏中每一个的个体标识。 Code 和 D 是不相关的参数。

现在，我正在尝试将函数 chull() 应用于每个集合，以获得仅由构成集合边界的那些树组成的 data.frame。所有 ID 都是这样的：

x1 <- c(12,-10,-3,-5,-3, 18,-14,-3,-13,14)
y1 <- c(-3,-4,-11,-12,-13,-4,5,-10,-3,6)
ID1 <- c(5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088,5088)
D1 <- c(59,49,70,40,74,78,90,55,65,73)
Code1 <- c(110,110,110,130,110,110,110,110,110,100)
df1 <- data.frame(x1,y1,ID1,D1,Code1)
hullpts <- chull(df1)
df1[hullpts,]

    x1  y1  ID1 D1 Code1
6   18  -4 5088 78   110
5   -3 -13 5088 74   110
4   -5 -12 5088 40   130
9  -13  -3 5088 65   110
7  -14   5 5088 90   110
10  14   6 5088 73   100

我一直在尝试使用 for() 和 nlme::gapply() 创建循环，不幸的是没有成功。

如有任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

我不知道你对外部包有多熟悉，但是data.table它会是一个简单的函数，比如：

library(data.table)

#group by ID2 and then apply chull to x and y in each group
#.SD just references the groups created by grouping by ID2
#setDT converts df2 to data.table
setDT(df2)[, .SD[chull(x2, y2),], by = 'ID2']
 #    ID2  x2  y2 D2 Code2
 #1: 5088  18  -4 78   110
 #2: 5088  -3 -13 74   110
 #3: 5088  -5 -12 40   130
 #4: 5088 -13  -3 65   110
 #5: 5088 -14   5 90   110
 #6: 5088  14   6 73   100
 #7: 6000  18  -4 78   110
 #8: 6000  -3 -13 74   110
 #9: 6000  -5 -12 40   130
#10: 6000 -13  -3 65   110
#11: 6000 -14   5 90   110
#12: 6000  14   6 73   100

或者如果你想使用 base R，你可能需要做类似的事情：

splits <- split(df2, df2$ID2)
chulls <- 
  lapply(splits, function(x) {
    x[chull(x$x2, x$y2)]
  })
do.call(rbind, chulls)
 #    x2  y2  ID2 D2 Code2
 #1:  18  -4 5088 78   110
 #2:  -3 -13 5088 74   110
 #3:  -5 -12 5088 40   130
 #4: -13  -3 5088 65   110
 #5: -14   5 5088 90   110
 #6:  14   6 5088 73   100
 #7:  18  -4 6000 78   110
 #8:  -3 -13 6000 74   110
 #9:  -5 -12 6000 40   130
#10: -13  -3 6000 65   110
#11: -14   5 6000 90   110
#12:  14   6 6000 73   100

如何 apply/loop 函数（在本例中为 chull()）对 r 中的数据帧进行分组？

How to apply/loop function, in this case chull(), to groups within a dataframe in r?

loops

for-loop

aggregate

r

apply