【发布时间】:2014-11-05 18:04:21
【问题描述】:
我有兴趣使用 dplyr 构建引导复制(重复分析,其中每次首先对数据进行替换采样)。 Hadley Wickham here 提供了一些代码以有效地重复自举分析:
bootstrap <- function(df, m) {
n <- nrow(df)
attr(df, "indices") <- replicate(m, sample(n, replace = TRUE),
simplify = FALSE)
attr(df, "drop") <- TRUE
attr(df, "group_sizes") <- rep(n, m)
attr(df, "biggest_group_size") <- n
attr(df, "labels") <- data.frame(replicate = 1:m)
attr(df, "vars") <- list(quote(boot)) # list(substitute(bootstrap(m)))
class(df) <- c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame")
df
}
library(dplyr)
mboot <- bootstrap(mtcars, 10)
# Works
mboot %.% summarise(mean(cyl))
虽然此函数适用于 summarise,但当 do 包含 data.frame 时,它不适用于 do。 (现在假设 data.frame 包含一些有用的东西,例如我们希望引导的分析结果)。
bootstrap(mtcars, 3) %>% do(data.frame(x=1:2))
# Error: index out of bounds
有回溯
11: stop(list(message = "index out of bounds", call = NULL, cppstack = NULL))
10: .Call("dplyr_grouped_df_impl", PACKAGE = "dplyr", data, symbols,
drop)
9: grouped_df_impl(data, unname(vars), drop)
8: grouped_df(cbind_list(labels, out), groups)
7: label_output_dataframe(labels, out, groups(.data))
6: do.grouped_df(`bootstrap(mtcars, 3)`, data.frame(x = 1:2))
5: do(`bootstrap(mtcars, 3)`, data.frame(x = 1:2))
4: eval(expr, envir, enclos)
3: eval(e, env)
2: withVisible(eval(e, env))
1: bootstrap(mtcars, 3) %>% do(data.frame(x = 1:2))
我能够通过执行两个do 步骤和一个 group by 来解决这个问题:
bootstrap(mtcars, 10) %>% do(d=data.frame(x=1:2)) %>% group_by(replicate) %>% do(.$d[[1]])
但这似乎需要很多额外的,有些笨拙的步骤(并且还会收到警告,Grouping rowwise data frame strips rowwise nature)。我也知道我可以先将数据复制到十次复制中,例如
data.frame(boot=1:10) %>% group_by(boot) %>% do(sample_n(mtcars, nrow(mtcars), replace=TRUE))
但如果数据或引导复制的数量很大,这在内存中的效率非常低。
有没有办法,也许通过改变bootstrap 设置函数,我可以用bootstrap(mtcars, 3) %>% do(data.frame(x = 1:2)) 执行这些复制?
【问题讨论】: