从数据帧子集中有效抽样因子变量

Efficient sampling of factor variable from dataframe subsets

我有一个包含 6 列的数据框 df1,其中两列 (var1 & var3) 我正在使用 split df1 ,生成数据帧列表 ls1

对于 ls1 中的每个子数据帧,我想要 sample() x$var2x$numx$probs 概率如下:

创建数据:

var1 <- rep(LETTERS[seq( from = 1, to = 3 )], each = 6)
var2 <- rep(LETTERS[seq( from = 1, to = 3 )], 6)
var3 <- rep(1:2,3, each = 3)
num <- rep(c(10, 11, 13, 8, 20, 5), each = 3)
probs <- round(runif(18), 2)
df1 <- as.data.frame(cbind(var1, var2, var3, num, probs))
ls1 <- split(df1, list(df1$var1, df1$var3))

看看前几个列表元素:

$A.1
  var1 var2 var3 num probs
1    A    A    1  10  0.06
2    A    B    1  10  0.27
3    A    C    1  10  0.23

$B.1
  var1 var2 var3 num probs
7    B    A    1  13  0.93
8    B    B    1  13  0.36
9    B    C    1  13  0.04

lapply超过ls1:

ls1 <- lapply(ls1, function(x) { 
  res <- table(sample(x$var2, size = as.numeric(as.character(x$num)), 
    replace = TRUE, prob = as.numeric(as.character(x$probs))))
  res <- as.data.frame(res)
  cbind(x, res = res$Freq)
})
df2 <- do.call("rbind", ls1)
df2

查看结果的前几个列表元素:

$A.1
  var1 var2 var3 num probs res
1    A    A    1  10  0.06   2
2    A    B    1  10  0.27   4
3    A    C    1  10  0.23   4

$B.1
  var1 var2 var3 num probs res
7    B    A    1  13  0.93  10
8    B    B    1  13  0.36   3
9    B    C    1  13  0.04   0

因此,对于每个数据帧,都会创建一个新变量 resres 的总和等于 numvar2 的元素表示在 resprobs 相关的比例。这做了我想要的,但是当有很多数据时它变得非常慢。

我的问题: 有没有办法用更多 efficient/faster 替换 lapply 代码?

我刚开始学习矢量化,我猜这可以矢量化吗?但我不确定如何实现它。

ls1 最终返回到一个数据帧结构,所以如果它不需要成为一个列表就更好了(尽管这一步数据的结构并不重要).

如有任何帮助,我们将不胜感激。

首先,您应该使用 data.frame() 创建 df1 而不是从矩阵转换,因为即使您同时拥有数字和字符变量,矩阵也会强制所有数据类型相同。

df1 <- data.frame(var1, var2, var3, num, probs)

接下来,不用sample函数,rmultinom函数效率高很多,因为它直接输出x$var2:

中每个值的绘制次数
ls1 <- lapply(ls1, function(x) { 
    x$res <- rmultinom(1, x$num[1], x$probs)
    x
})

这应该比使用 sample 方法快得多。

与其将您的数据框分成几组,我会使用包 {dplyr} 和 group_by+mutate:

library(dplyr)
df1 %>%
  mutate_at(vars(num, probs), as.numeric) %>%
  group_by(var1, var3) %>%
  mutate(res = c(rmultinom(1, num[1], probs)))

这样应该很快,而且可以保持原来的数据结构。

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