R 在多个因子水平上计算大于百分位值的值的数量

我有一个带有一组值和一个因子的数据框

df <- as.data.frame(matrix(sample(0:10, 1*30, replace=TRUE), ncol=1))
colnames(df)[1] <- "values"
df$factor<- rep(c("Factor.A","Factor.B"), each = 15)

---

df使用
dplyr
可以执行以下操作：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(factor) %>% 
  summarize(Percentile_75 = quantile(values,0.75),n_sup = sum(values > Percentile_75))

# # A tibble: 2 x 3
#       factor Percentile_75 n_sup
#        <chr>         <dbl> <int>
#   1 Factor.A           8.5     4
#   2 Factor.B           8.5     4

库（dplyr）
df%>%
分组依据（因子）%>%
汇总（百分位_75=分位数（值，0.75），n_sup=总和（值>百分位_75））
##tibble:2 x 3
#因子百分位数75 n
#                  
#1系数A 8.5 4
#2系数B 8.5 4
使用
dplyr
可以执行以下操作：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(factor) %>% 
  summarize(Percentile_75 = quantile(values,0.75),n_sup = sum(values > Percentile_75))

# # A tibble: 2 x 3
#       factor Percentile_75 n_sup
#        <chr>         <dbl> <int>
#   1 Factor.A           8.5     4
#   2 Factor.B           8.5     4

库（dplyr）
df%>%
分组依据（因子）%>%
汇总（百分位_75=分位数（值，0.75），n_sup=总和（值>百分位_75））
##tibble:2 x 3
#因子百分位数75 n
#                  
#1系数A 8.5 4
#2系数B 8.5 4
A data.table方法：

   df <- as.data.frame(matrix(sample(0:10, 1*30, replace=TRUE), ncol=1))
   colnames(df)[1] <- "values"
   df$factor<- rep(c("Factor.A","Factor.B"), each = 15)

   library(data.table)
   df <- setDT(df)

   df[,P_75 := quantile(values, probs = 0.75), by = factor][
  values > P_75, .(unique(P_75),.N), by = factor
   ]

#      factor  V1 N
# 1: Factor.A 7.5 4
# 2: Factor.B 8.0 2

dfA data.table方法：

   df <- as.data.frame(matrix(sample(0:10, 1*30, replace=TRUE), ncol=1))
   colnames(df)[1] <- "values"
   df$factor<- rep(c("Factor.A","Factor.B"), each = 15)

   library(data.table)
   df <- setDT(df)

   df[,P_75 := quantile(values, probs = 0.75), by = factor][
  values > P_75, .(unique(P_75),.N), by = factor
   ]

#      factor  V1 N
# 1: Factor.A 7.5 4
# 2: Factor.B 8.0 2

df好的，我重新编辑了一遍，总结比我想象的要聪明：），现在删除我的其他评论，仅仅是为了计数，我想
df%>%groupby（factor）%%>%tally（values>quantile（values.75））
更惯用。。。但奇怪的是，它给出了不同的结果。好吧，我再次编辑，总结比我想象的要聪明：），现在删除我的其他评论，仅仅是计数，我想
df%>%groupby（factor）%%>%tally（values>quantile（values.75））
更惯用。。。但奇怪的是，它给出了不同的结果。通过构造，您将有
轮（n（）*.25）
或其左右（取决于领带），通过构造，您将有
轮（n（）*.25）
或其左右（取决于领带）