Question

想象一下，由于存储在data.frame中的两个模拟产生了2个分布：

sim1 = 1:10
sim2 = 91:100
sim = data.frame(sim1, sim2)

现在，我们希望找到每个分布的10％和90％百分位数。这可以通过以下方式完成：

diffSim = ncol(sim)
confidenceInterval = c(0.1, 0.9)
results = lapply(1:diffSim, function(j) {quantile(sim[, j], confidenceInterval, 
                                   names = FALSE, type = 3)})

我想通过引用（data.table）分配这些结果到:=。但是，我首先需要使results处于适当的形状（即1行和4列的data.table）。为此，我随后将unlist，matrix和as.data.table应用于results：

DT = data.table(Col1 = "Result")

DT[, c("col2", "col3", "col4", "col5") := as.data.table(matrix(unlist(results), nrow = 1))]

我根本不喜欢这个。有没有更短的方法呢？

Answer 1

不一定更短，但@Ent/ity public class Vehicle { @EmbeddedId private VehicleID vehicleID; private String description; @OneToOne(mappedBy="UserID") private UserInfo userInfo; // getters and setters.. }中的所有内容：

data.table

给出：

library(data.table)
setDT(sim)[, .(col1 = 'Result',
               cols = paste0('col',2:5),
               vals = unlist(lapply(.SD, quantile, probs = confidenceInterval, type = 3)))
           ][, dcast(.SD, col1 ~ cols, value.var = 'vals')]

通过引用将结果列表分配给data.table的多个列

1 个答案: