使用R而不是for循环进行矢量化

时间:2014-07-11 16:22:34

标签: r vectorization apply

我正在尝试使用其中一个应用函数来矢量化以下任务,但是徒劳无功。 我有一个列表和一个数据帧。我想要完成的是使用查找列表在数据框中创建子组。

查找列表(基本上是百分位组)如下所示:

Look_Up_List
$`1`
   A   B     C     D     E
0.000 0.370 0.544 0.698 9.655 

$`2`
   A   B     C     D     E
0.000 0.506 0.649 0.774 1.192 

Curret Dataframe看起来像这样:

Score Big_group
0.1     1
0.4     1 
0.3     2

结果数据框必须如下所示,并附加一列。它匹配相应Big_Group中查找列表中百分位桶中的分数:

Score Big_group Sub_Group
0.1     1         A
0.4     1         B
0.3     2         A

非常感谢

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以创建如下函数:

myFun <- function(x) {
  names(Look_Up_List[[as.character(x[2])]])[
    findInterval(x[1], Look_Up_List[[as.character(x[2])]])]
}

apply按行apply

apply(mydf, 1, myFun)
# [1] "A" "B" "A"'

答案 1 :(得分:0)

   # reproducible input data
    Look_Up_List <- list('1' <- c(A=0.000, B=0.370, C=0.544, D=0.698, E=9.655),
                         '2' <- c(A=0.000, B=0.506, C=0.649, D=0.774, E=1.192))
    Current <- data.frame(Score=c(0.1, 0.4, 0.3),
                          Big_group=c(1,1,2))

    # Solution 1
    Current$Sub_Group <- sapply(1:nrow(Current), function(i) max(names(Look_Up_List[[1]][Current$Score[i] > Look_Up_List[[1]] ])))

    # Alternative solution (using findInterval, slightly slower at least for this dataset)
    Current$Sub_Group <- sapply(1:nrow(Current), function(i) names(Look_Up_List[[1]])[findInterval(Current$Score[i], Look_Up_List[[1]])])

    # show result
    Current