Question

我知道在此网站here，here和here中提出了类似的问题，但这些问题都没有解决我的问题。

我有一个数据框，我想将rdirichlet函数（从gtools）应用到每一行。因此，每一行都应视为aplha。

data = NULL
data <- data.frame(rbind(
oct = c(60, 32, 8),
sep = c(53, 35, 12),
ago = c(54, 40, 6)
))
data <- data/100*1000

library(gtools) # contains the function


sim <- 10000 # simulation

我的第一个注意事项是使用apply，它确实有用，但输出结果并不清楚进行进一步的分析;每行计算成为一个向量：

p = apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha =  x + 1))

我也尝试循环但没有成功：

p = NULL
for(i in 1:length(data)) {
p[i] <- rdirichlet(sim, alpha = data[i] + 1)
}

任何提示如何解决这个问题？

Answer 1

首先，您可能希望将data中的匿名函数中的apply更改为x以匹配x中的function(x)

apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha = x + 1))

这对我有用，因为它提供了一个包含三列和30000行的输出。

Answer 2

这里有两个重要的事情。首先，矢量化是最好的方法：

ans <- apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha = x + 1))

通过这样做，你将每行计算作为向量接收，基本上是k vs sim like。

然后你需要对以下内容进行子样本处理：

margin <- ans[1:100000,1] - ans[100001:200000,1]

如何为数据框中的每一行应用分布函数

2 个答案: