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複数のスライスと単一の応答変数にまたがる多数のデータ フレームの要約統計量を計算しています。私は現在、DFのリストを関数に渡すことでこれを行っています。しかし、私の関数は列 (ie-slices) を個別に指定する必要があります。これにより、プロセスが劇的にスピードアップします。しかし、apply() ファミリー関数を介してこれを行うには、さらに効率的な方法が必要だと思います。ここの誰かが私を助けてくれることを願っています。

これが私のコードです：

table1 <- function(x) {
  dl2 <- list()
  for (i in 1:length(x)) {
    z <- x[[i]]
    t.sliceA     <- addmargins(table(list(z$sliceA, z$Growing)))
    t.sliceB     <- addmargins(table(list(z$sliceB, z$Growing)))
    t.sliceC     <- addmargins(table(list(z$sliceC, z$Growing)))
    t.sliceD     <- addmargins(table(list(z$sliceD, z$Growing)))
    ...
    t.sliceAA    <- addmargins(table(list(z$sliceAA, z$Growing)))
    table.list <- list(t.sliceA, t.sliceB, t.sliceC, ... , t.sliceAA)
    names(table.list) <- c("t.sliceA", "t.sliceB", ... , "t.sliceAA")
    dl2[[i]] <- table.list
  }
  assign("dl",dl2, envir=.GlobalEnv)
}
# run the function
dl <- c(DF1, DF2, ..., DF.n)
table1(dl)

必要な列を指定するだけでよい lapply() 経由でこれを行うには、より効率的な方法が必要だと思います。行を置き換えるもの

t.sliceA <- [blah]
...
t.sliceAA <- [blah]

次のようなもので：

apply(z[,c(1:4,10:12,15)],2, function(x) addmargins(table(list(x,z$Growing))))

あなたが提供できるどんな助けも非常に役に立ちます。ありがとう！

更新: 再現可能な例 @Chase これが不十分だった場合はお詫びします。githubを使うのは初めてです。

https://gist.github.com/3719220

コードは次のとおりです。

# load the example datasets
a.small <- dget("df1.txt")
l.small <- dget(df2.txt)

# working function that I'd like to simplify
table1 <- function(x) {
  dl2 <- list()
  for (i in 1:length(x)) {
    z <- x[[i]]
    t.tenure     <- addmargins(table(list(z$Tenure.Group, z$Growing)))
    t.optfile    <- addmargins(table(list(z$opt.file, z$Growing)))
    t.checking   <- addmargins(table(list(z$checking, z$Growing)))
    t.full      <- addmargins(table(list(z$add.full, z$Growing)))
    t.optdm      <- addmargins(table(list(z$opt.dm, z$Growing)))
    t.up         <- addmargins(table(list(z$add.up, z$Growing)))
    t.off        <- addmargins(table(list(z$offmode, z$Growing)))
    table.list <- list(t.tenure, t.optfile, t.checking, t.full, t.optdm, t.up, t.off)
    names(table.list) <- c("t.tenure", "t.optfile", "t.checking", "t.full", "t.optdm", "t.up", "t.off")
    dl2[[i]] <- table.list
  }
  assign("dl",dl2, envir=.GlobalEnv)
}
# create a DF list to send to the function
dl <- list(a.small, l.small)
table1(dl) # run the function
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私が見る限り、これはいくつかのlapplyステートメントで簡単に実行できます

マージンを持つテーブルを作成する関数を定義すると、

tabulate_df <- function(DF, .what, .with) {
  table.add.margins <- function(...) addmargins(table(...))
  lapply(DF[.what], table.add.margins, DF[[.with]])
}

それで

# the columns we want to cross tabulate with `Growing`
table_names <- setdiff(names(df1), 'Growing')
df_list <- setNames(list(df1,df2), c('df1','df2'))

lapply(df_list, tabulate_df, .what = table_names, .with = 'Growing')
于 2012-09-26T00:10:06.000 に答える