按组拆分数据的最快方法，在R中移动单个向量

Question

我熟悉R中的一些split-apply-combine函数，比如ddply，但我不确定如何拆分数据帧，修改每个子集中的单个变量，然后重新组合子集。我可以手动完成，但肯定有更好的方法。

在我的示例中，我试图在组中混合单个变量（但没有其他变量）。这是一个排列分析，所以我做了很多次，因此希望加快速度。

allS <- split(all, f=all$cp)
for(j in 1:length(allS)){
    allS[[j]]$party <- sample(x=allS[[j]]$party)
}
tmpAll <- rbind.fill(allS)

示例数据框：

all <- data.frame(cp=factor(1:5), party=rep(c("A","B","C","D"), 5))

感谢任何方向！

Answer 1

我们可以使用data.table。我们转换了＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(all)），按＆＃39; cp＆＃39;，sample分组＆＃39;并将（:=）的输出分配给＆＃39;列。

library(data.table)
setDT(all)[, party:= sample(party) , by = cp]

Answer 2

dplyr方式。

library(dplyr)
all %>% group_by(cp) %>% mutate(party=sample(party))