我想首先通过组计算选择切换概率(user
在下面的代码中)。然后我将平均组级概率并获得总概率。我有成千上万的组,所以我需要快速的代码。我的代码是for loop
,运行时间超过10分钟。我做了相同的代码/逻辑excel,只需不到几秒钟。
特定用户的switching
选择m to n
被定义为选择n at period t
和m at period t-1
的观察的份额
我的原始代码首先通过for循环标记第一次和最后一次购买。然后使用另一个for循环来获得切换矩阵。我仅能够通过整个数据而不是按组创建切换矩阵。即便如此,它仍然很慢。添加用户会使它更慢。
t<-c(1,2,1,1,2,3,4,5)
user<-c('A','A','B' ,'C','C','C','C','C')
choice<-c(1,1,2,1,2,1,3,3)
dt<-data.frame(t,user,choice)
t user choice
1 A 1
2 A 1
1 B 2
1 C 1
2 C 2
3 C 1
4 C 3
5 C 3
# **step one** create a second choice column for later construction of the switching matrix
#Label first purchase and last purchase is zero
for (i in 1:nrow(dt))
{ ifelse (dt$user[i+1]==dt$user[i],dt$newcol[i+1]<-0,dt$newcol[i+1]<-1) }
# **step two** create stitching matrix
# switching.m is a empty matrix with the size of total chocie:3x3 here
length(unique(dt$user))
total.choice<-3
switching.m<-matrix(0,nrow=total.choice,ncol=total.choice)
for (i in 1:total.choice)
{
for(j in 1:total.choice)
{
if(length(nrow(switching.m[switching.m[,1]==i& switching.m[,2]==j,])!=0))
{switching.m[i,j]=nrow(dt[dt[,1]==i&dt[,2]==j,])}
else {switching.m[i,j]<0}
}
}
特定用户/组的愿望输出是这样的。即使用户没有做出特定的选择
,输出也应具有相同的矩阵大小# take user C
#output for switching matrix
second choice
first 1 2 3
1 0 1 1
2 1 0 0
3 0 0 1
#output for switching probability
second choice
first 1 2 3
1 0 0.5 0.5
2 1 0 0
3 0 0 1
答案 0 :(得分:3)
我们可以在{用户'table
之后使用prop.table
和split
lst <- lapply(split(dt, dt$user), function(x)
table(factor(x$choice, levels= 1:3), factor(c(x$choice[-1], NA), levels=1:3)))
正如@nicola所提到的那样,'{user}
对split
'选择'列更为紧凑
lst <- lapply(split(dt$choice, dt$user), function(x)
table(factor(x, levels = 1:3), factor(c(x[-1], NA), levels = 1:3)))
lst$C
# 1 2 3
#1 0 1 1
#2 1 0 0
#3 0 0 1
prb <- lapply(lst, prop.table, 1)
prb$C
# 1 2 3
# 1 0.0 0.5 0.5
# 2 1.0 0.0 0.0
# 3 0.0 0.0 1.0