在嵌套在数据框中的列表变量中进行子集化和替换
Subsetting and replacing in a list variable nested in a dataframe
这是我的数据框示例。它包括一个名为 "dta" 的列变量,它是我想为每个场景保留的 n 个值的单个列表:
set.seed(777)
df <- data.frame(theo = numeric(),
size = numeric(),
dta = I(list()))
df[ 1: 5,"theo"] <- qlnorm(0.1, meanlog=0, sdlog=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
df[ 6:10,"theo"] <- qlnorm(0.2, meanlog=0, sdlog=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
df[ 1: 5,"size"] <- 10
df[ 6:10,"size"] <- 20
for(i in 1:10){
df$dta[i] <- list(rlnorm(df$size[i], meanlog = 0, sdlog = 1))
}
df
str(df)
这应该给出如下 df:
theo size dta
1 0.2776062 10 1.631967....
2 0.2776062 10 0.737667....
3 0.2776062 10 0.131252....
4 0.2776062 10 1.937334....
5 0.2776062 10 0.739868....
6 0.4310112 20 4.631176....
7 0.4310112 20 2.610180....
8 0.4310112 20 0.175918....
9 0.4310112 20 3.501670....
10 0.4310112 20 0.588178....
或:
'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
$ theo: num 0.278 0.278 0.278 0.278 0.278 ...
$ size: num 10 10 10 10 10 20 20 20 20 20
$ dta :List of 10
..$ : num 1.632 0.671 1.667 0.671 5.148 ...
..$ : num 0.738 1.056 0.152 0.967 10.089 ...
..$ : num 0.131 1.256 0.457 3.574 4.211 ...
..$ : num 1.937 2.359 3.496 0.297 4.587 ...
..$ : num 0.74 0.66 0.481 0.434 1.874 ...
..$ : num 4.631 0.298 10.28 0.933 1.286 ...
..$ : num 2.61 0.472 0.251 1.61 0.303 ...
..$ : num 0.176 0.566 2.156 0.407 3.52 ...
..$ : num 3.502 1.748 1.283 0.648 1.359 ...
..$ : num 0.588 0.392 2.447 1.926 0.86 ...
..- attr(*, "class")= chr "AsIs"
现在,我想通过以下方式对该列表进行子集化:
- 对于每个列表,每个值都与存储在数据帧中的固定值"theo"进行比较
- 当该值低于或等于 "theo" 时,则重新编码该值 NA
这是一个有效的代码,它完全符合我的要求:
df$dta2 <- df$dta
for(i in 1:10){
df$dta2[[i]] [ df$dta2[[i]] <= df$theo[i] ] <- NA
}
但是我想知道是否有一种方法可以用一行代码获得相同的结果,而不需要 "for loop" 继续有条件地替换嵌套在数据框中的列表中的值?
我们可以使用Map
df$dta3 <- Map(function(x,y) replace(x, x<=y, NA), df$dta, df$theo)
all.equal(df$dta2, df$dta3, check.attributes=FALSE)
#[1] TRUE
这是我的数据框示例。它包括一个名为 "dta" 的列变量,它是我想为每个场景保留的 n 个值的单个列表:
set.seed(777)
df <- data.frame(theo = numeric(),
size = numeric(),
dta = I(list()))
df[ 1: 5,"theo"] <- qlnorm(0.1, meanlog=0, sdlog=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
df[ 6:10,"theo"] <- qlnorm(0.2, meanlog=0, sdlog=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
df[ 1: 5,"size"] <- 10
df[ 6:10,"size"] <- 20
for(i in 1:10){
df$dta[i] <- list(rlnorm(df$size[i], meanlog = 0, sdlog = 1))
}
df
str(df)
这应该给出如下 df:
theo size dta
1 0.2776062 10 1.631967....
2 0.2776062 10 0.737667....
3 0.2776062 10 0.131252....
4 0.2776062 10 1.937334....
5 0.2776062 10 0.739868....
6 0.4310112 20 4.631176....
7 0.4310112 20 2.610180....
8 0.4310112 20 0.175918....
9 0.4310112 20 3.501670....
10 0.4310112 20 0.588178....
或:
'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
$ theo: num 0.278 0.278 0.278 0.278 0.278 ...
$ size: num 10 10 10 10 10 20 20 20 20 20
$ dta :List of 10
..$ : num 1.632 0.671 1.667 0.671 5.148 ...
..$ : num 0.738 1.056 0.152 0.967 10.089 ...
..$ : num 0.131 1.256 0.457 3.574 4.211 ...
..$ : num 1.937 2.359 3.496 0.297 4.587 ...
..$ : num 0.74 0.66 0.481 0.434 1.874 ...
..$ : num 4.631 0.298 10.28 0.933 1.286 ...
..$ : num 2.61 0.472 0.251 1.61 0.303 ...
..$ : num 0.176 0.566 2.156 0.407 3.52 ...
..$ : num 3.502 1.748 1.283 0.648 1.359 ...
..$ : num 0.588 0.392 2.447 1.926 0.86 ...
..- attr(*, "class")= chr "AsIs"
现在,我想通过以下方式对该列表进行子集化:
- 对于每个列表,每个值都与存储在数据帧中的固定值"theo"进行比较
- 当该值低于或等于 "theo" 时,则重新编码该值 NA
这是一个有效的代码,它完全符合我的要求:
df$dta2 <- df$dta
for(i in 1:10){
df$dta2[[i]] [ df$dta2[[i]] <= df$theo[i] ] <- NA
}
但是我想知道是否有一种方法可以用一行代码获得相同的结果,而不需要 "for loop" 继续有条件地替换嵌套在数据框中的列表中的值?
我们可以使用Map
df$dta3 <- Map(function(x,y) replace(x, x<=y, NA), df$dta, df$theo)
all.equal(df$dta2, df$dta3, check.attributes=FALSE)
#[1] TRUE