在 data.table 中的每个组中随机抽取行答案

【问题标题】：Sample random rows within each group in a data.table在 data.table 中的每个组中随机抽取行
【发布时间】：2013-04-23 17:47:16
【问题描述】：

您将如何使用 data.table 有效地对数据框中的每个组中的行进行采样？

DT = data.table(a = sample(1:2), b = sample(1:1000,20))
DT
    a   b
 1: 2 562
 2: 1 183
 3: 2 180
 4: 1 874
 5: 2 533
 6: 1  21
 7: 2  57
 8: 1  20
 9: 2  39
10: 1 948
11: 2 799
12: 1 893
13: 2 993
14: 1  69
15: 2 906
16: 1 347
17: 2 969
18: 1 130
19: 2 118
20: 1 732

我在想类似的东西：DT[ , sample(??, 3), by = a] 将为每个“a”返回三行样本（返回行的顺序不重要）：

【问题讨论】：

标签： r data.table

【解决方案1】：

有两个微妙的考虑因素会影响对这个问题的回答，Josh O'Brien 和 Valentin 在 cmets 中提到了这些因素。首先是通过.SD进行子集化效率非常低，最好直接对.I进行采样（见下面的benchmark）。

第二个考虑因素，如果我们做从.I 采样，调用sample(.I, size = 1) 会导致.I > 1 和length(.I) = 1 出现意外行为。在这种情况下，sample() 的行为就像我们调用了sample(1:.I, size = 1)，这肯定不是我们想要的。正如 Valentin 所说，在这种情况下，最好使用构造 .I[sample(.N, size = 1)]。

作为基准，我们构建了一个简单的 1,000 x 1 数据表，并在每组中随机抽样。即使使用这么小的 data.table，.I 方法也快大约 20 倍。

library(microbenchmark)
library(data.table)

set.seed(1L)
DT <- data.table(id = sample(1e3, 1e3, replace = TRUE))

microbenchmark(
  `.I` = DT[DT[, .I[sample(.N, 1)], by = id][[2]]],
  `.SD` = DT[, .SD[sample(.N, 1)], by = id]
)
#> Unit: milliseconds
#>  expr       min        lq     mean    median        uq       max neval
#>    .I  2.396166  2.588275  3.22504  2.794152  3.118135  19.73236   100
#>   .SD 55.798177 59.152000 63.72131 61.213650 64.205399 102.26781   100

^{由reprex package 创建于 2020-12-02 (v0.3.0)}

【讨论】：

【解决方案2】：

也许是这样的？

> DT[,.SD[sample(.N, min(3,.N))],by = a]
   a   b
1: 1 744
2: 1 497
3: 1 167
4: 2 888
5: 2 950
6: 2 343

（感谢 Josh 的更正，如下。）

【讨论】：

在这种情况下是相同的：DT[, sample(b, 3), by=a]（名称除外）
@ChristopherManning -- 我只是在猜测，但是（如果它真的很重要），在某些情况下这可能会更快：DT[DT[, sample(.I, 3), by=a][[2]],]。（sample(.I,3) 采样相对于DT 的行号）。此调用的优点是它不需要在处理调用时完全填充每个子集 .SD。
感谢您的帮助！我还发现可以使用if 语句根据a 的值有条件地更改每个组返回的样本数：DT[,.SD[sample(.N, if(a == 1) 2 else 3)],by = a]
@JoshO'Brien ，我正在尝试了解您的解决方案的某些行为。我认为在 .I 上应用 sample 时，分组只产生一行可能会产生意想不到的结果。在这种情况下，.I 仅包含一个整数（DT 中的行位置），sample 的行为与输入向量时不同。 @akrun 提议的 here 解决方案 DT[DT[ , .I[sample(.N,3)] , by = a]$V1] 可能会修复它。
@Valentine 好点。您的评论还让我注意到原始答案存在缺陷，对于少于三行的任何组都将失败。（试试sample(2,3) 看看我的意思。）我现在已经修复了它，使用的修复可能也应该应用于您提出的解决方案。感谢您的评论！

【解决方案3】：

Stratified sampling > 过采样

size=don[y==1,.(strata=length(iden)),by=.(y,x)] # count of iden by strata   
table(don$x,don$y) 

don<-merge(don,size[,.(y,strata)],by="x") #merge strata values  
don_strata=don[,.SD[sample(.N,strata)],by=.(y,x)]

【讨论】：

【解决方案4】：

受this answer by David Arenburg 的启发，另一种避免.SD 分配的方法是对组进行抽样，然后使用.EACHI 加入原始数据

DT[ DT[, sample(.N, 3), by=a], b[i.V1], on="a", by=.EACHI]

#    a  V1
# 1: 2  42
# 2: 2 498
# 3: 2 179
# 4: 1 469
# 5: 1  93
# 6: 1 898

DT[, sample(.N, 3), by=a] 行为我们提供了每个组的样本

#         a V1
# 1:      1  9
# 2:      1  3
# 3:      1  2
# 4:      2  4
# 5:      2  9
# ---

所以我们可以使用V1 给我们它对应的b。

【讨论】：

【解决方案5】：

我相信 joran 的回答可以进一步概括。详细信息在这里 (How do you sample groups in a data.table with a caveat) 但我相信这个解决方案可以解决没有“3”行可供采样的情况。

当前解决方案在尝试从公共值小于“x”的行中采样“x”次时会出错。在以下情况下，x=3。它考虑到了这一警告。（由 nrussell 完成的解决方案）

set.seed(123)
##
DT <- data.table(
  a=c(1,1,1,1:15,1,1), 
  b=sample(1:1000,20))
##
R> DT[,.SD[sample(.N,min(.N,3))],by = a]
     a   b
 1:  1 288
 2:  1 881
 3:  1 409
 4:  2 937
 5:  3  46
 6:  4 525
 7:  5 887
 8:  6 548
 9:  7 453
10:  8 948
11:  9 449
12: 10 670
13: 11 566
14: 12 102
15: 13 993
16: 14 243
17: 15  42

【讨论】：