Question

给定是具有向量x1和y1的数据帧：

x1 <- c(1,1,2,2,3,4)
y1 <- c(0,0,1,1,2,2)
df1 <- data.frame(x1,y1)

另外，我有一个数据框，其中包含来自向量y1的不同值和相应的概率：

y <- c(0,1,2)
p <- c(0.1,0.6,0.9)
df2 <- data.frame(y,p)

以下函数将给定概率（p）与随机数（runif（1））进行比较。根据比较结果，df $ x1的值发生变化并存储在df $ x2中（对于每个x1值，必须绘制一个新的随机数）：

example_function <- function(x,p){
   if(runif(1) <= p) return(x + 1)
   return(x)
}

set.seed(123)
df1$x2 <- unlist(lapply(df1$x1,example_function,0.5))

> df1$x2
[1] 2 1 3 2 3 5

这是我的问题：在上面的示例中，我为参数选择了0.5＆＃34; p＆＃34; （手动地）。相反，我想根据df1中与x1相关的y1值从df2中选择概率p。因此，我想要p in

df1$x2 <- unlist(lapply(df1$x1,example_function,p))

来自df2。

例如，df $ x1 [3]是2，属于df $ y1 [3]，它是1. df2表示，y的1与p = 0.6相关联。在这种情况下，＆＃34; example_function＆＃34;中的df1 $ x1 [3]的参数p应该是0.6。如何将值p的这种查询集成到所描述的函数中？

Answer 1

这里没有必要做任何复杂的事情。你可以使用vector-expressions获得你想要的东西。

要选择p和y1给出的概率，只需下标：

> p[y1]
[1] 0.1 0.1 0.6 0.6

然后从x2选择您的x1，并选择以下示例：

> ifelse(runif(1) <= p[y1], x1, x1 + 2)
[1] 3 4 3 4

Answer 2

df1$x2 <- unlist(lapply(df1$x1, 
                        function(z) {
                          example_function(z, df2$p[df2$y == df1$y1[df1$x1 == z][1])
                          }))

df1

#   x1 y1 x2
# 1  1  0  1
# 2  2  0  2
# 3  3  1  4
# 4  4  1  4
# 5  5  2  6
# 6  6  2  7

Answer 3

解决问题的一种方法是使用＆＃34; merge＆＃34;和＆＃34; mapply＆＃34;而不是＆＃34; lapply＆＃34;：

MyService myServiceMock = Mockito.mock(MyService.class);
Application application = (Application) ShadowApplication.getInstance().getApplicationContext();
ShadowContextImpl shadowContext = (ShadowContextImpl) Shadows.shadowOf(application.getBaseContext());
shadowContext.setSystemService(Context.MY_SERVICE, myServiceMock);

基于两个向量的比较选择函数内的参数

3 个答案: