在数据集组中分配Weibull密度

Question

我试图在我的data.frame (df)上创建一个新列，其值为Weibull密度。

我需要为分位数向量(w)分配密度，同时考虑到这个df中的组。

这些子集由变量“绘图”分隔。

每个地块都有特定的Weibull参数，密度来源于此。

参数存储在df_2中。

可复制的例子：

set.seed(25)

w = rweibull(1200,10,28)
plot = data.frame(c(rep.int(1,300),rep.int(2,300),rep.int(3,300),rep.int(4,300)))
   names(plot)[1] = c("plot")

df = cbind(plot,w)

df_2=data.frame(cbind(c(1,2,3,4),c(28,27,26,25),c(9,9.5,8,7)))
   names(df_2)[1:3] = c("plot","scale","shape")

我试图从哈德利的答案here中改编一段代码，但没有成功。

library(plyr)
weibull_density <- ddply(df, "plot", function(x) {
  data.frame(
    density = dweibull(df$w, scale=df_2$scale, shape=df_2$shape)
  )
})

nrow(weibull_density)
[1] 4800

它返回一个包含4800行的data.frame (我期望1200行)。

我还查看了?ddply帮助页面中提供的示例，但无法找到如何使其适应这种情况。

Answer 1

您可以获得4个值，因为df_2有4行。您需要告诉R使用df_2的第一行来表示plot == 1的w值。

以下代码将产生预期的输出：

weibull_density <- transform(df, 
  density = as.vector(sapply(unique(plot), function(x) 
    dweibull(w[plot %in% x], scale = df_2$scale[x], shape = df_2$shape[x]))))

Answer 2

我想这也许是最简单的？？

> df3=merge(df, df_2)
> res=mapply(dweibull, x=df3$w, shape=df3$shape, scale=df3$scale)

> head(res)
[1] 0.11900795 0.09575625 0.09021534 0.04742028 0.08339647 0.01091331

> length(res)
[1] 1200

也许？