R 在使用 case_when 时提供参数（R 向量化）

Question

这是我之前提出的问题 () 的后续问题。不幸的是，我一直无法找出问题所在。我想我可能已经缩小了问题的根源，想检查是否有比我更了解的人可以帮助我找出解决方案。

假设我有以下数据集：

set.seed(100)
City=c("City1","City2","City2","City1")
Business=c("B","A","A","B")
ExpectedRevenue=c(35,20,15,19)
zz=data.frame(City,Business,ExpectedRevenue)

这里假设存在 2 个不同的业务，名为 "A" 和 "B"。进一步假设存在两个不同的城市City1 和City2。我的原始数据集包含大约 20 万个观察值，涉及多个企业和大约 100 个城市。对于每个城市，我都有一个独特的预写函数来计算调整后的收入。我想使用 case_when 到运行相关城市的函数，而不是运行对它们进行 observation/row 处理（例如，对城市 1 进行观察，运行如果可能，城市 1 的矢量化函数然后移动到城市 2 等等）。

为了便于说明，假设我对这两个城市有以下高度简化的函数。

#Writing the custom functions for the categories here
City1=function(full_data,observation){
  NewSet=full_data[which(full_data$City==observation$City),]
  BusinessMax = max(NewSet$ExpectedRevenue)+10*rnorm(1)
  return(BusinessMax)
}

City2=function(full_data,observation){
  NewSet=full_data[which(full_data$City==observation$City),]
  BusinessMax = max(NewSet$ExpectedRevenue)-1000*rnorm(1)
  return(BusinessMax)
}

这里的这些简单函数实质上是对城市数据进行子集化，并从预期收入中添加 (City1) 或减去 (City2) 一些 随机数 。 再说一次，这些简单的功能只是为了说明，并不反映实际功能。我也手动检查，如果功能有效，请输入：

City1(full_data = zz,observation = zz[1,])
City1(full_data = zz,observation = zz[4,])

得到“29.97808”和“36.31531”。请注意，在上述函数中，由于我添加或减去一个随机数，我希望在同一个城市的两个观测值得到不同的值，就像我在此处获得的那样。

最后我尝试用case_when转运行代码如下：

library(dplyr) #I use dplyr here
zz[,"AdjustedRevenue"] = case_when(
  zz[["City"]]=="City1"~City1(full_data=zz,observation=zz[,]),
  zz[["City"]]=="City2"~City2(full_data=zz,observation=zz[,])
)

我收到的输出如下：

   City Business ExpectedRevenue AdjustedRevenue
1 City1        B              35        43.86785
2 City2        A              20       -81.97127
3 City2        A              15       -81.97127
4 City1        B              19        43.86785

此处，对于观测值 1 和 4 & 2 和 3，调整后的值相同。相反，我期望的是为每个观察获得不同的值（因为我为每个观察添加或删除了一些随机数；或者至少打算这样做）。按照 Martin Gal 对我上一个问题 () 的回答，我怀疑这是由于在最后一步没有正确调用我的 City1 和 City2 函数的第二个参数。但是，我在试图弄清楚为什么以及如何解决它时有些迷茫。

如果有人能指出发生这种情况的原因以及如何修复此错误，那将非常有帮助。提前致谢！

P.S。我也对其他矢量化解决方案持开放态度。我对矢量化比较陌生，没有太多经验，如果有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

已将 City 函数转换为 dplyr。如果 CityMaster 对于最终函数来说过于简化，那么 mer 可以移到 case_when 中（如果适用）。如果将新城市添加到数据中，那么它将 return NA 直到定义案例。

library(dplyr)
CityMaster <- function(data, city) {
  mer <- data %>%
    filter(City == city) %>%
    pull(ExpectedRevenue) %>%
    max()
  case_when(city == 'City1' ~ mer + 10 * rnorm(1),
            city == 'City2' ~ mer - 1000 * rnorm(1),
            TRUE ~ NA_real_)
}

set.seed(100)
zz %>%
  rowwise() %>%
  mutate(AdjustedRevenue = CityMaster(., City))

# A tibble: 4 x 4
# Rowwise: 
  City  Business ExpectedRevenue AdjustedRevenue
  <chr> <chr>              <dbl>           <dbl>
1 City1 B                     35            30.0
2 City2 A                     20          -867. 
3 City2 A                     15          -299. 
4 City1 B                     19            29.2

打破城市功能

City1 <- function(data, city) {
  data %>%
    filter(City == city) %>%
    pull(ExpectedRevenue) %>%
    max() + 10 * rnorm(1)
}

City2 <- function(data, city) {
  data %>%
    filter(City == city) %>%
    pull(ExpectedRevenue) %>%
    max() - 1000 * rnorm(1)
}

set.seed(100)
zz %>%
  rowwise() %>%
  mutate(AdjustRevenue = case_when(City == 'City1' ~ City1(., City),
                                   City == 'City2' ~ City2(., City),
                                   TRUE ~ NA_real_))

R 在使用 case_when 时提供参数（R 向量化）

R supplying arguments while using case_when (R vectorization)

r

vectorization

case-when