在R

时间:2019-12-03 09:32:06

标签: r dataframe

我想使用这段代码,我在这里找到:Generate N random integers that sum to M in R。我有一个示例数据框,我想对数据框中的每个值使用此函数。

rand_vect <- function(N, M, sd = 1, pos.only = TRUE) {
  vec <- rnorm(N, M/N, sd)
  if (abs(sum(vec)) < 0.01) vec <- vec + 1
  vec <- round(vec / sum(vec) * M)
  deviation <- M - sum(vec)
  for (. in seq_len(abs(deviation))) {
    vec[i] <- vec[i <- sample(N, 1)] + sign(deviation)
  }
  if (pos.only) while (any(vec < 0)) {
    negs <- vec < 0
    pos  <- vec > 0
    vec[negs][i] <- vec[negs][i <- sample(sum(negs), 1)] + 1
    vec[pos][i]  <- vec[pos ][i <- sample(sum(pos ), 1)] - 1
  }
  vec
}


abc <- data.frame(Product = c("A", "B", "C"), 
                  Value =c(33, 23, 12))

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以向量化函数rand_vect来接收值数组

vrand_vect <- Vectorize(rand_vect,"M",SIMPLIFY = F)

给出

res <- vrand_vect(N= 7, M = abc$Value)
> res
[[1]]
[1] 3 5 6 6 4 3 6

[[2]]
[1] 1 3 4 5 3 4 3

[[3]]
[1] 1 2 3 3 1 2 0

答案 1 :(得分:1)

您可以使用sapplyrand_vect一起运行N = 7

sapply(abc$Value, rand_vect, N = 7)

#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    4    4    0
#[2,]    5    2    2
#[3,]    5    4    2
#[4,]    4    3    3
#[5,]    5    5    3
#[6,]    6    2    1
#[7,]    4    3    1

这将给出7个随机数,总计为Value

我们可以通过以下方式进行验证

colSums(sapply(abc$Value, rand_vect, N = 7))
#[1] 33 23 12