¿Cómo puedo agregar una nueva variable al marco de datos que será el rango de percentil de una de las variables? Puedo hacer esto en Excel fácilmente, pero realmente quiero hacerlo en R.
Gracias
¿Cómo puedo agregar una nueva variable al marco de datos que será el rango de percentil de una de las variables? Puedo hacer esto en Excel fácilmente, pero realmente quiero hacerlo en R.
Gracias
Respuestas:
Dado un vector de valores de datos sin procesar, una función simple podría verse como
perc.rank <- function(x, xo) length(x[x <= xo])/length(x)*100donde x0es el valor para el que queremos el rango de percentil, dado el vector x, como se sugiere en R-bloggers .
Sin embargo, podría fácilmente ser vectorizado como
perc.rank <- function(x) trunc(rank(x))/length(x)que tiene la ventaja de no tener que pasar cada valor. Entonces, aquí hay un ejemplo de uso:
my.df <- data.frame(x=rnorm(200))
my.df <- within(my.df, xr <- perc.rank(x))CTTpaquete hace un tiempo. No verifiqué con Excel porque no lo tengo / no lo uso. Acerca de (2) ¡Parece que siempre me olvido de esto! Vamos con my.*(Perl way) :-)
truncnecesario? Parece que el rango siempre devolverá un número entero de todos modos.
rank()predeterminado es tomar el promedio de los valores vinculados (cf. ties.method = c("average",...)).
Si se llama a su data.frame original y se llama a dfrla variable de interés myvar, puede usar dfr$myrank<-rank(dfr$myvar)para rangos normales, odfr$myrank<-rank(dfr$myvar)/length(myvar) para rangos de percentiles.
Oh bien. Si realmente lo quieres a la manera de Excel (puede que no sea la solución más simple, pero me divertí usando nuevas funciones (para mí) y evitando bucles):
percentilerank<-function(x){
rx<-rle(sort(x))
smaller<-cumsum(c(0, rx$lengths))[seq(length(rx$lengths))]
larger<-rev(cumsum(c(0, rev(rx$lengths))))[-1]
rxpr<-smaller/(smaller+larger)
rxpr[match(x, rx$values)]
}así que ahora puedes usar dfr$myrank<-percentilerank(dfr$myvar)
HTH.
length < length(dfr$myvar)".
Un problema con la respuesta presentada es que no funcionará correctamente cuando tenga NA.
En este caso, otra posibilidad (inspirada en la función de chl ♦) es:
perc.rank <- function(x) trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
quant <- function (x, p.ile) {
x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}Aquí, x es el vector de valores, y p.ile es el percentil por rango. El percentil 2.5 por rango de coef.mat (arbitrario) puede calcularse mediante:
quant(coef.mat[,3], 2.5)
[1] 0.00025 o como una sola función:
quant <- function (x, p.ile) {
perc.rank <- trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
x = na.omit(x)
x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}
percentrank, que es buena (+1) ya que esta última da resultados "extraños" (vea mi comparación ). 2. No nombraría el marco de datosdf, porquedfes una función R (la densidad de la distribución F, ver?df).