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计算R rstats中预聚合数据（具有均值和计数）的中值

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计算R rstats中预聚合数据（具有均值和计数）的中值,r,statistics,aggregation,median,R,Statistics,Aggregation,Median,如何对已聚合的数据进行适当的中值计算 例如，如果我有一个如下所示的数据帧： > df <- data.frame(name = c("A","B","C","D"), count = c(1,3,5,2), avg = c(100,50,20,10)) > df # A tibble: 4 × 3 name count avg <chr> <dbl> <d

如何对已聚合的数据进行适当的
中值
计算

例如，如果我有一个如下所示的数据帧：


> df <- data.frame(name = c("A","B","C","D"), count = c(1,3,5,2), avg = c(100,50,20,10))
> df
# A tibble: 4 × 3
   name count   avg
  <chr> <dbl> <dbl>
1     A     1   100
2     B     3    50
3     C     5    20
4     D     2    10


在11个值中，中位数是第6个，即第20个

但如果我只取
median（）
，R取4个值：
10,20,50,100


> median(df$avg)
[1] 35


这不是我想要的


我怎样才能绕过这个问题“展开”数据集呢？
正如李哲远所评论的，这个问题已经解决了。
这很简单，我很惊讶我不知道


with(df, median(rep.int(avg, count)) )



如果数据集的计数非常高，这将是低效的，因此您可以先将所有计数除以10的某个幂，然后四舍五入到最接近的整数，以生成一个小得多、比例大致相同的数据集。您可以对任何向量执行此操作。例如
中位数（rep（df$avg，df$count））
。我也不知道“rep”是矢量化的，非常好。

with(df, median(rep.int(avg, count)) )