Разделить — применить — объединить

Типичная задача в анализе данных — разбить фрейм данных на группы, применить преобразование к каждой группе, а затем снова объединить части в один фрейм. Этот подход настолько распространён в R, что получил собственное название: split-apply-combine («разделить — применить — объединить»). В курсе Intermediate R for Finance вы подробнее познакомитесь с такими задачами и полезными функциями для их решения. А пока разберём простой пример.

Предположим, что для фрейма данных cash вам нужно удвоить значение cash_flow для компании A и утроить — для компании B:

grouping <- cash$company
split_cash <- split(cash, grouping)

# Обратиться к столбцу cash_flow каждого элемента списка можно так:
split_cash$A$cash_flow
[1] 1000 4000  550

split_cash$A$cash_flow <- split_cash$A$cash_flow * 2
split_cash$B$cash_flow <- split_cash$B$cash_flow * 3

new_cash <- unsplit(split_cash, grouping)

Обратите внимание на обращение к столбцу cash_flow. Первый знак $ позволяет получить элемент A из списка split_cash. Второй знак $ — обратиться к столбцу cash_flow фрейма данных, хранящегося в элементе A.