R：通过 ddply 循环 stats::filter

Question

我正在尝试运行通过分组变量对某些数据进行一系列不同的筛选。例如，此代码用于跨分组变量（齿轮）生成一个过滤器 (0.1)。

library(plyr)
library(BBmisc)
mtcars <- mtcars[order(mtcars$gear),]
mtcars2 <- ddply(mtcars,.(gear),transform,mpgfilter = as.numeric(stats::filter(mpg, filter=0.1, method="recursive")))

但我想要一种方法，以便我可以输入多个过滤器。我正在考虑将代码嵌套在 lapply 函数中。例如，这里是不同的过滤器（作为列表）：

newdata <- as.data.frame(seq(from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1))
newdata <- as.data.frame(t(newdata))
colnames(newdata) = newdata[1, ]
colnames(newdata) <- paste("V", colnames(newdata), sep = "_")
newlist <- convertColsToList(newdata)

这是我正在考虑的解决方案（无效）：

newlist3 <- lapply(newlist, function(y){
  mtcars2 <- ddply(mtcars,.(gear), transform, mpgfilter = as.numeric(stats::filter(mpg, filter=y, method="recursive")))
})

有什么建议吗？我的最终输出将是一个数据框，每列显示不同过滤器的输出。如果有更好的方法，答案不必使用 lapply/ddply 。

谢谢。

Answer 1

我想我已经以迂回的方式回答了我自己的问题，使用 'by' 函数而不是 ddply:

new <- lapply(newlist, function(y){
by(mtcars, mtcars$gear, function(x) mpgfilter = as.numeric(stats::filter(x$mpg, filter=y, method="recursive")))})

new2 <- lapply(new, function(y){
  resultsdf <- as.data.frame(t(do.call(rbind,y)))})
df <- as.data.frame(ldply(new2, data.frame))
df2 <- melt(df)
df2 <- ddply(df2,".id",transform,ID=1:length(.id))
finaldata <- dcast(df2, ID + variable ~ .id, value.var = "value")

将其恢复为可用数据框所需的额外工作有点混乱，但可以解决问题。

R：通过 ddply 循环 stats::filter

R: Looping a stats::filter through ddply

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