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これは典型的なplyr問題のように思われるかもしれませんが、私は別のことを考えています。これが私が最適化したい関数です（forループをスキップします）。

# dummy data
set.seed(1985)
lst <- list(a=1:10, b=11:15, c=16:20)
m <- matrix(round(runif(200, 1, 7)), 10)
m <- as.data.frame(m)


dfsub <- function(dt, lst, fun) {
    # check whether dt is `data.frame`
    stopifnot (is.data.frame(dt))
    # check if vectors in lst are "whole" / integer
    # vector elements should be column indexes
    is.wholenumber <- function(x, tol = .Machine$double.eps^0.5)  abs(x - round(x)) < tol
    # fall if any non-integers in list
    idx <- rapply(lst, is.wholenumber)
    stopifnot(idx)
    # check for list length
    stopifnot(ncol(dt) == length(idx))
    # subset the data
    subs <- list()
    for (i in 1:length(lst)) {
            # apply function on each part, by row
            subs[[i]] <- apply(dt[ , lst[[i]]], 1, fun)
    }
    # preserve names
    names(subs) <- names(lst)
    # convert to data.frame
    subs <- as.data.frame(subs)
    # guess what =)
    return(subs)
}

そして今、短いデモンストレーション...実際、私は主に何をしようとしていたのかを説明しようとしています。オブジェクトdata.frameに集められたベクトルでサブセット化したかった。listこれは心理学研究におけるデータ操作に伴う関数のコードの一部であるためm、性格調査票（10科目、20変数）の結果とみなすことができます。リスト内のベクトルは、質問票のサブスケール（性格特性など）を定義する列インデックスを保持します。各サブスケールは、いくつかの項目（の列data.frame）によって定義されます。各サブスケールのスコアsumが行の値（各サブジェクトのアンケートのその部分の結果）の（または他の関数）にすぎないと仮定すると、次のように実行できます。

> dfsub(m, lst, sum)
    a  b  c
1  46 20 24
2  41 24 21
3  41 13 12
4  37 14 18
5  57 18 25
6  27 18 18
7  28 17 20
8  31 18 23
9  38 14 15
10 41 14 22

私はこの関数を一瞥しましたが、この小さなループがコードをまったく損なうものではないことを認めなければなりません...しかし、これを行うためのより簡単で効率的な方法がある場合は、私に知らせてください！

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4 に答える 4

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別のアプローチを取り、すべてをデータフレームとして保持して、mergeとddplyを使用できるようにします。このアプローチはもう少し一般的であり、各ステップが正しく実行されていることを確認する方が簡単だと思います。

# Convert everything to long data frames
m$id <- 1:nrow(m)

library(reshape)
obs <- melt(m, id = "id")
obs$variable <- as.numeric(gsub("V", "", obs$variable))

varinfo <- melt(lst)
names(varinfo) <- c("variable", "scale")

# Merge and summarise
obs <- merge(obs, varinfo, by = "variable")

ddply(obs, c("id", "scale"), summarise, 
  mean = mean(value), 
  sum = sum(value))
于 2010-02-28T15:31:01.370 に答える
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plyrパッケージをロードした後、交換してください

subs <- list()
    for (i in 1:length(lst)) {
            # apply function on each part, by row
            subs[[i]] <- apply(dt[ , lst[[i]]], 1, fun)
    }

と

subs <- llply(lst,function(x) apply(dt[,x],1,fun))
于 2010-02-28T14:24:07.730 に答える
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@ハドリー、私はあなたの回答をチェックしました。それは非常に簡単で簿記が簡単だからです（それがより汎用的な解決策であるという事実を除いて）。ただし、これが私のそれほど長くないスクリプトであり、パッケージのみを必要とします（これは、Rをインストールした直後にbaseインストールするので簡単です）。さて、ここにソースがあります：plyrreshape

dfsub <- function(dt, lst, fun) {
        # check whether dt is `data.frame`
        stopifnot (is.data.frame(dt))
        # convert data.frame factors to numeric
        dt <- as.data.frame(lapply(dt, as.numeric))
        # check if vectors in lst are "whole" / integer
        # vector elements should be column indexes
        is.wholenumber <- function(x, tol = .Machine$double.eps^0.5)  abs(x - round(x)) < tol
        # fall if any non-integers in list
        idx <- rapply(lst, is.wholenumber)
        stopifnot(idx)
        # check for list length
        stopifnot(ncol(dt) == length(idx))
        # subset the data
        subs <- list()
        for (i in 1:length(lst)) {
                # apply function on each part, by row
                subs[[i]] <- apply(dt[ , lst[[i]]], 1, fun)
        }
        names(subs) <- names(lst)
        # convert to data.frame
        subs <- as.data.frame(subs)
        # guess what =)
        return(subs)
}
于 2010-03-13T11:06:40.093 に答える
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特定の例では、1行の解決策がsapply(lst,function(x) rowSums(m[,x]))あります（ただし、有効な入力を確認して列名を入力するためにさらに行を追加する場合があります）。

他のより一般的なアプリケーションを念頭に置いていますか？それとも、これはおそらくYAGNIの場合ですか？

于 2013-08-04T10:45:44.080 に答える