我确实有一个类似的问题,在 this question 中有解释。 .与该问题类似,我有一个包含 3 列(id、组、值)的数据框。我想从每组中取出 n 个样本并进行替换,并生成一个较小的数据框,其中包含每组的 n 个样本。
但是,我在模拟代码中做了数百个子样本,基于 ddply 的解决方案在我的代码中使用起来非常慢。我试图重写一个简单的代码,看看我是否可以获得更好的性能,但它仍然很慢(如果不差的话,也不比 ddply 解决方案好)。下面是我的代码。我想知道是否可以提高性能
#Producing example DataFrame
dfsize <- 10
groupsize <- 7
test.frame.1 <- data.frame(id = 1:dfsize, group = rep(1:groupsize,each = ceiling(dfsize/groupsize))[1:dfsize], junkdata = sample(1:10000, size =dfsize))
#Main function for subsampling
sample.from.group<- function(df, dfgroup, size, replace){
outputsize <- 1
newdf <-df # assuming a sample cannot be larger than the original
uniquegroups <- unique(dfgroup)
for (uniquegroup in uniquegroups){
dataforgroup <- which(dfgroup==uniquegroup)
mysubsample <- df[sample(dataforgroup, size, replace),]
sizeofsample <- nrow(mysubsample)
newdf[outputsize:(outputsize+sizeofsample-1), ] <- mysubsample
outputsize <- outputsize + sizeofsample
}
return(newdf[1:(outputsize-1),])
}
#Using the function
sample.from.group(test.frame.1, test.frame.1$group, 100, replace = TRUE)
最佳答案
这里有两个基于 plyr 的解决方案:
library(plyr)
dfsize <- 1e4
groupsize <- 7
testdf <- data.frame(
id = seq_len(dfsize),
group = rep(1:groupsize, length = dfsize),
junkdata = sample(1:10000, size = dfsize))
sample_by_group_1 <- function(df, dfgroup, size, replace) {
ddply(df, dfgroup, function(x) {
x[sample(nrow(df), size = size, replace = replace), , drop = FALSE]
})
}
sample_by_group_2 <- function(df, dfgroup, size, replace) {
idx <- split_indices(df[[dfgroup]])
subs <- lapply(idx, sample, size = size, replace = replace)
df[unlist(subs, use.names = FALSE), , drop = FALSE]
}
library(microbenchmark)
microbenchmark(
ddply = sample_by_group_1(testdf, "group", 100, replace = TRUE),
plyr = sample_by_group_2(testdf, "group", 100, replace = TRUE)
)
# Unit: microseconds
# expr min lq median uq max neval
# ddply 4488 4723 5059 5360 36606 100
# plyr 443 487 507 536 31343 100
第二种方法要快得多,因为它一步完成子集化 - 如果您能弄清楚如何一步完成,这通常是获得更好性能的任何简单方法。
关于r - 如何有效地按组对数据进行子采样?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16912186/