julia - 在 Julia 中编写用于传递 GroupedDataFrame 的函数方法

Question

我编写了一个如下所示的函数:

gini(v::Array{<:Real,1}) = (2 * sum([x*i for (i,x) in enumerate(sort(v))]) / sum(sort(v)) - (length(v)+1))/(length(v))

当传递 Vector 或 DataFrame 时，此函数效果很好。例如:

gini(collect(1:1:10))
# 0.3

或

using DataFrames # DataFrames v1.3.2

df = DataFrame(v = collect(1:1:10),
               group = repeat([1, 2], 5))

combine(df, :v => gini)
#1×1 DataFrame
# Row │ v_gini  
#     │ Float64
#─────┼─────────
#   1 │     0.3

但是，与其他采用向量作为参数的函数(例如 Statistics.mean)不同，它在传递 GroupedDataFrame 时会抛出 MethodError .

combine(groupby(df, :group), :v => gini)
#  nested task error: MethodError: no method matching #gini(::SubArray{Int64, 1, Vector{Int64}, Tuple{SubArray{Int64, 1, #Vector{Int64}, Tuple{UnitRange{Int64}}, true}}, false})
 #   Closest candidates are:
  #    gini(::Vector{<:Real})

如何编写像上面那样在传递 GroupedDataFrame 时起作用的函数？

Answer 1

您需要将方法签名更改为:

gini(v::AbstractVector{<:Real})

重点是，combine 传递了一个向量 View (它没有 Vector 类型，而是 SubArray)。因此，您的函数需要允许任何向量，而不仅仅是 Vector。