函数和 Cbind 结果的多个变量值

Question

这是此问题的延续： For-Loop By Columns with existing For-loop by Rows

我有一个使用 3 个变量的数据集： adstock_rate、diminishing_rate 和 lag_number . 这些当前设置为每个仅 1 个数字。

目前我正在使用以下数字：

adstock_rate<-0.5
lag_number<-1
diminishing_rate<-0.6

最终输出是使用以下函数将新列附加到现有数据集的数据集。

foo1 <- function(dot, lag_val = 1) {
     tmp <- dot
     for(i in (1 + lag_val): length(tmp)) {
           tmp[i] <- tmp[i] + adstock_rate * diminishing_rate * tmp[i - lag_val]
     }
     return(tmp)
   }


advertising_dataset %>%
       group_by(Region) %>%
       mutate_all(funs(adstocked = foo1(., lag_val = lag_number)))

这是我想要做的：

我想将此函数应用于这些变量的不同值。以下是这些变量的组合：

adstock_rate = c(0.50, 0.60, 0.70)
lag_number = c(0,1)
diminishing_rate = c(0.50, 0.60)

combos<-expand.grid(adstock_rate,lag_number,diminishing_rate)
colnames(combos)[1]<-"AdStock_Rate"
colnames(combos)[2]<-"Lag_Number"
colnames(combos)[3]<-"Diminish_Rate"


head(combos)

   AdStock_Rate Lag_Number Diminish_Rate
1           0.5          0           0.5
2           0.6          0           0.5
3           0.7          0           0.5
4           0.5          1           0.5
5           0.6          1           0.5
6           0.7          1           0.5
7           0.5          0           0.6
8           0.6          0           0.6
9           0.7          0           0.6
10          0.5          1           0.6

我认为您必须创建一个 for 循环或使用 apply 函数来查看组合数据集中的行列表。

这是我的尝试：

for(j in combos){
foo1 <- function(dot, lag_val = 1) {
     tmp <- dot
     for(i in (1 + lag_val): length(tmp)) {
           tmp[i] <- tmp[i] + combos[j,1] * combos[j,3] * tmp[i - lag_val]
     }
     return(tmp)
   }


advertising_dataset %>%
       group_by(Region) %>%
       mutate_all(funs(adstocked = foo1(., lag_val = combos[j,2])))

##cbind to previous output
}

我还需要列名具有数字值，例如 adstock_0.5_1_0.6，其中 0.5 = 广告库存率，1 = 滞后数，递减 = 0.6。

希望这是有道理的。

如果您需要我提供更多信息，请告诉我。

谢谢！

Answer 1

补充@akrun 的答案。如果我们想以列的形式显示它，这就是你的做法。 @akrun 如果您认为有更好的方法，请告诉我：

test<-out %>%
  gather(var, value, -(id:Region)) %>%
  unite(var, var, id, sep="_") %>%
  spread(var, value)
colnames(test)
colnames(test) = gsub("_adstock_", "+", colnames(test))
colnames(test) = gsub("^(?!.*adstocked)([^+]*)\\+.*","\\1", colnames(test), perl=TRUE)

non_dupe<-test[!duplicated(as.list(test))]

Answer 2

当我们遍历“combos”的行时，创建一个list，它与“combos”的行数相同，length 用于存储来自for 循环的输出

lst <- vector("list", nrow(combos)) # initialize a list to store output

在 'foo1' 中添加更多参数以获得更大的灵活性

foo1 <- function(dot, lag_val = 1, combos, ind) {
     tmp <- dot
     for(i in (1 + lag_val): length(tmp)) {
           tmp[i] <- tmp[i] + combos[ind,1] * combos[ind,3] * tmp[i - lag_val]
     }
     return(tmp)
   }

然后循环遍历'combos'的行

for(j in seq_len(nrow(combos))){

# assign the group by recursive output to each `list` element        


lst[[j]] <- advertising_dataset %>%
             group_by(Region) %>%
             mutate_all(funs(adstocked =
               foo1(., lag_val = combos[j,2], combos, ind = j)))

}
lst

尚不清楚我们是否需要将list 名称设为“adstock_Rate_Number_Drate”。如果是这样的话，

names(lst) <- paste0("adstock_", do.call(paste, c(combos, sep="_")))

将data.frame 的list 转换为具有“id”列以指示组合的单个data.frame

out <- bind_rows(lst, .id = 'id')
head(out, 3)
# A tibble: 3 x 6
# Groups:   Region [1]
#  id        Region advertising advertising2 advertising_adst… advertising2_ads…
#  <chr>      <dbl>       <dbl>        <dbl>             <dbl>             <dbl>
#1 adstock_…    500        118.         43.9              147.              54.9
#2 adstock_…    500        120.        231.               150.             289. 
#3 adstock_…    500        126.         76.8              157.              96.0