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AColoredReptile
Asked: 2023-12-21 04:03:10 +0800 CST

Resuma com operações aritméticas em linhas por entrada de coluna

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library(tidyverse)
set.seed(1)
start <- mdy("01/01/2022")
end <- start + as.difftime(4, units = "days")
days <- seq(from = start, to = end, by = 1)
days <- sample(days, 100, replace = T)
flip <- sample(c("Heads", "Tails"), 100, replace = TRUE)
numbers <- rchisq(100, 30)

df <- tibble(days, numbers, flip)

Eu tenho esse dataframe e gostaria de resumi-lo para cada dia, pegando a soma total dos números para cada lançamento e criando essa proporção, (Cara-Coroa)/(Cara + Coroa) abaixo está um exemplo para um dia específico:

df <- df %>% group_by(days, flip) %>%
  summarize(total = sum(numbers)) %>%
  ungroup()

> (df[[1,3]]-df[[2,3]])/(df[[1,3]]+df[[2,3]])
[1] -0.4164241
> (df[[3,3]]-df[[4,3]])/(df[[3,3]]+df[[4,3]])
[1] 0.06134484
> (df[[5,3]]-df[[6,3]])/(df[[5,3]]+df[[6,3]])
[1] 0.6067984
> (df[[7,3]]-df[[8,3]])/(df[[7,3]]+df[[8,3]])
[1] -0.2603271
> (df[[9,3]]-df[[10,3]])/(df[[9,3]]+df[[10,3]])
[1] 0.309745

Essas são as proporções que eu gostaria de obter para todos os dias.

1 respostas

  1. Best Answer

    A partir do primeiro df,

    df %>%
  group_by(days, flip) %>%
  summarize(total = sum(numbers)) %>%
  group_by(days) %>%
  summarize(z = -diff(total)/sum(total))
# # A tibble: 5 × 2
#   days             z
#   <date>       <dbl>
# 1 2022-01-01 -0.416 
# 2 2022-01-02  0.0613
# 3 2022-01-03  0.607 
# 4 2022-01-04 -0.260 
# 5 2022-01-05  0.310

    embora isso dependa da ordem de flip. Para ser um pouco mais resilientes a isso, podemos fazer:

    ... %>%
  summarize(z = (total[flip == "Heads"] - total[flip == "Tails"]) / sum(total))

    Também podemos tentar uma abordagem dinâmica:

    df %>%
  group_by(days, flip) %>%
  summarize(total = sum(numbers)) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(id_cols = days, names_from = flip, values_from = total) %>%
  mutate(z = (Heads - Tails) / (Heads + Tails))
# # A tibble: 5 × 4
#   days       Heads Tails       z
#   <date>     <dbl> <dbl>   <dbl>
# 1 2022-01-01  205. 498.  -0.416 
# 2 2022-01-02  315. 279.   0.0613
# 3 2022-01-03  363.  88.8  0.607 
# 4 2022-01-04  227. 386.  -0.260 
# 5 2022-01-05  403. 212.   0.310
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