我有一个 12071 行的数据框 foo
。我正在尝试,对于 foo
的每一行,根据 1:K 生成单个随机值,并将其插入到新列 L 中。例如,第一行应给出 1 到 5 之间的 L 值,第二行应给出 1 到 9 之间的值,第三个介于 1 和 3 之间,依此类推。这些值必须是整数,因此我尝试使用 sample()
。每行内该范围内的任何整数都有相同的选择概率。
我已经减少了代码中的列数,因为它们是不相关的,并且我在示例中遇到了数据包装问题。 A 列和 K 列是链接的,因此 A 列中的字符串在 K 列中始终具有相同的值。由于 A 列值不唯一,因此存在重复的 A/K 组合。
数据(减少列数):
A B C D E F G ... K
A011100 F 7 Partnered 4 40-49 Hrs 0.04075 5
A011200 M 7 Partnered 4 40-49 Hrs 0.13334 9
A011400 F 8 Non-partnered 2 30-39 Hrs 0.02310 3
A011500 F 4 Non-partnered 4 1-9 Hrs 0.94519 4
A012100 M 8 Partnered 4 40-49 Hrs 0.78114 4
我无法让我的代码工作。我无法弄清楚将新的最大值传递给 sample()
的逻辑,对于 data.frame 中的每一行,并在每一行中正确构造它。
我尝试过以下方法:
foo$L <- lapply(foo, sample(1:foo$K,1))
这给出了:
Error in match.fun(FUN) : 'sample(1:foo$K, 1)' is not a function, character or symbol In addition: Warning message: In 1:foo$K : numerical expression has 12071 elements: only the first used
然后
foo$L <- lapply(foo, function(x) sample(1:foo$K,1))
由此产生的错误是:
Error in
$<-.data.frame
(*tmp*
, L, value = list(A = 1L, : replacement has 12 rows, data has 12071 In addition: There were 12 warnings (use warnings() to see them)
然后
foo$L <- replicate(nrow(foo), sample(foo, 1:foo$K,1))
这给了
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
最佳答案
我们可以使用sapply
进行sample
df$L <- sapply(df$K, function(x) sample(x, 1))
# A B C K L
#1 A011100 F 7 5 1
#2 A011200 M 7 9 7
#3 A011400 F 8 3 2
#4 A011500 F 4 4 2
#5 A012100 M 8 4 1
取自?sample
If x has length 1, is numeric (in the sense of is.numeric) and x >= 1, sampling via sample takes place from 1:x.
因此,对于 df$K
的每个值,我们都会从 sapply
中的 1:x
中进行采样,然后随机选择其中一个值。
PS - 为了简单性和更好的可见性,我进一步减少了列。
关于r - 使用sample()创建一个新的data.frame变量,最大sample()值因行而异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49765367/