Вопросы Теги

Как сэмплировать разные номера по идентификатору и загрузке в R

Вы должны использовать sendKeys() для установки значения текстового поля. См. Мой код ниже. 

function optumIdProfile() {
    return browser.findElement(browser.By.id('firstNameId_input')).sendKeys(firstName);
};
1
задан user9351962 20 January 2019 в 02:45
поделиться

1 ответ

Рассмотрите возможность обобщения вашей функции подвыборки для получения подмножеств фрейма данных, переданных в by, которые могут разрезать фрейм данных по каждой уникальной паре ID и Period . Но сначала рассчитайте MinNum по каждому ID и периоду , используя ave (встроенная агрегация). Весь приведенный ниже код использует базу R (то есть никакой другой пакет):

Данные и функции 

# Example dataset (WITH MORE ROWS)
set.seed(11919)
Data <- data.frame(
  ID = sample(c("A", "B", "C", "D"), 500, replace = TRUE),
  Act = sample(c("eat", "sleep", "play"), 500, replace = TRUE),
  Period = sample(c("pre", "post"), 500, replace = TRUE)
)

# MIN NUM PER ID AND PERIOD GROUPING (NESTED ave FOR COUNT AND MIN AGGREGATIONS)
Data$Min_Num <- with(Data, ave(ave(1:nrow(Data), ID, Period, FUN=length), ID, FUN=min))

# Function to get the mean proportion per ID
meanAct <- function(x){
  within(x, { 
        n <- ave(1:nrow(x), ID, Act, FUN=length)
        freq <- n / sum(n)
  })
}

DataResults <- function(df, rep){
  reps <- replicate(rep, meanAct(df[sample(1:nrow(df), df$Min_Num[1], replace=FALSE),]))
  mean_freq <- apply(simplify2array(reps["freq", ]), 1, mean)    # ADJUSTED [] INDEXING
  sd <- apply(simplify2array(reps["freq", ]), 1, sd)             # ADJUSTED [] INDEXING
  lower <- mean_freq - 1.96*(sd/sqrt(df$Min_Num[1]))
  upper <- mean_freq + 1.96*(sd/sqrt(df$Min_Num[1]))
  mean_act <- as.vector(reps[[2]])                               # ADJUSTED [[#]] NUMBER 
  id <- df$ID[1]                                                 # ADD GROUP INDICATOR
  period <- df$Period[1]                                         # ADD GROUP INDICATOR

  output <- data.frame(id, period, mean_act, mean_freq, sd, lower, upper)
  return(output)
}

Обработка

[111 ]

Суммирование 

# SUMMARIZE FINAL DF (MEAN PROP BY ID AND ACT)
agg_df <- aggregate(mean_freq ~ id + mean_act, final_df, mean)
agg_df
#    id mean_act  mean_freq
# 1   A      eat 0.02172782
# 2   B      eat 0.01469706
# 3   C      eat 0.01814771
# 4   D      eat 0.01696995
# 5   A     play 0.02178283
# 6   B     play 0.01471497
# 7   C     play 0.01819898
# 8   D     play 0.01688828
# 9   A    sleep 0.02169912
# 10  B    sleep 0.01470978
# 11  C    sleep 0.01818944
# 12  D    sleep 0.01697438

# SUMMARIZE FINAL DF (MEAN PROP BY ID AND PERIOD)
agg_df <- aggregate(mean_freq ~ id + period, final_df, mean)
agg_df
#   id period  mean_freq
# 1  A   post 0.02173913
# 2  B   post 0.01470588
# 3  C   post 0.01818182
# 4  D   post 0.01694915
# 5  A    pre 0.02173913
# 6  B    pre 0.01470588
# 7  C    pre 0.01818182
# 8  D    pre 0.01694915

# SUMMARIZE FINAL DF (MEAN PROP BY ID)
agg_df <- aggregate(mean_freq ~ id, final_df, mean)
agg_df
#   id  mean_freq
# 1  A 0.02173913
# 2  B 0.01470588
# 3  C 0.01818182
# 4  D 0.01694915
0
ответ дан Parfait 20 January 2019 в 02:45
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: