与data.tables分箱

时间:2016-10-05 22:49:56

标签: r data.table binning

我想使用一个表创建bin并将它们应用到另一个表。我这样做了:

library(data.table)
library(Hmisc) # for cut2

# (1) Make two data.tables A and B
a <- sample(10:100, 10000, replace=TRUE)
b <- sample(10:90, 10000, replace=TRUE)
A <- data.table(a,b)
a <- sample(0:110, 10000, replace=TRUE)
b <- sample(50:100, 10000, replace=TRUE)
B <- data.table(a,b)

# (2) Create bins using table A (per column)
cc<-A[,lapply(.SD,cut2,g=5, onlycuts=TRUE)]

# (3) Add -Inf and Inf to the cuts (to cope with values in B outside the bins of A)
cc<-rbind(data.table(a=-Inf,b=-Inf),cc,data.table(a=Inf,b=Inf))

# (4) Apply the bins to table B (and table A for inspection)
A[,ac:=as.numeric(cut2(A$a,cuts=cc$a))]
A[,bc:=as.numeric(cut2(A$b,cuts=cc$b))]
B[,ac:=as.numeric(cut2(B$a,cuts=cc$a))]
B[,bc:=as.numeric(cut2(B$b,cuts=cc$b))]

它有效,但我想以适当的方式制作第4步,即类似于第2步。

我最接近的是:

B[,lapply(.SD,cut2,cuts=cc$a),.SDcols=c("a","b")]

但这不是我想要的,因为它只为所有列使用一列(a)的bin,并且它给出了间隔而不是bin数,因为我无法弄清楚如何放置as.numeric。

提前感谢任何指针

UPDATE 谢谢mathematical.coffee的有用建议。我现在有一个通用的方法:

# (3) Add -Inf and Inf to the cuts (to cope with values in B outside the bins of A)
C<-data.table(c(-Inf,Inf),c(-Inf,Inf))
setnames(C,colnames(cc))
qc<-rbind(C[1],qc,C[2])

# (4) Apply the bins to table B 
B[,paste0(colnames(cc),"q"):=mapply(function(x, cuts) as.numeric(cut2(x, cuts)), .SD, qc, SIMPLIFY=F),.SDcols=colnames(qc)]

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以使用mapply.SD中的列与cc中的列进行匹配。

B[, mapply(cut2, .SD, cc),.SDcols=c("a","b")]
# or if you wish to assign the result
B[, c('ac', 'bc'):=mapply(cut2, .SD, cc, SIMPLIFY=F),.SDcols=c("a","b")]

这将以"[47, 65)"中的间隔形式返回结果;如果你想要数字形式,那么只需使用

mapply(function(x, cuts) as.numeric(cut2(x, cuts)), .SD, cc)

请注意,mapply实际上不会将.SDcols的名称与cc的名称相匹配;它只是按照它们出现的顺序使用列。如果您想确保它们匹配,可以使用.SDcols=names(cc)