Question

我们假设我们有以下玩具数据：

library(tidyverse)
data <- tibble(
  subject = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3),
  id1 = c("a", "a", "b", "a", "a", "a", "b", "a", "a", "b"),
  id2 = c("b", "c", "c", "b", "c", "d", "c", "b", "c", "c")
)

表示每个主题的网络关系。例如，数据中有三个独特的主题，第一个主题的网络可以表示为关系序列：

a -- b, a --c, b -- c

任务是计算每个网络的中心位置。使用for循环这很简单：

library(igraph)
# Get unique subjects
subjects_uniq <- unique(data$subject)

# Compute centrality of nodes for each graph
for (i in 1:length(subjects_uniq)) {
  current_data <- data %>% filter(subject == i) %>% select(-subject)
  current_graph <- current_data %>% graph_from_data_frame(directed = FALSE)
  centrality <- eigen_centrality(current_graph)$vector
}

问题：我的数据集很大，所以我想知道如何避免显式的for循环。我应该使用apply()及其现代堂兄弟（map()包中可能purrr）吗？任何建议都非常受欢迎。

Answer 1

以下是使用map

的选项

library(tidyverse)
library(igraph)
map(subjects_uniq, ~data %>%
                    filter(subject == .x) %>%
                    select(-subject) %>%
                    graph_from_data_frame(directed = FALSE) %>% 
                    {eigen_centrality(.)$vector})
#[[1]]
#a b c 
#1 1 1 

#[[2]]
#        a         b         c         d 
#1.0000000 0.8546377 0.8546377 0.4608111 

#[[3]]
#a b c 
#1 1 1

迭代列中的唯一值时如何避免for循环[R]

1 个答案: