將函數應用到每行的元素，然後總結

我有一個操作data.frame中的數據的問題。將函數應用到每行的元素，然後總結

基本上我有一個大的數據集 - 以下縮略版本：

structure(list(nm_mean = c(194213914.326, 194213914.326, 194213914.326, 
194213914.326, 194213914.326, 217947112.739), nm_se = c(9984735.05918367, 
9984735.05918367, 9984735.05918367, 9984735.05918367, 9984735.05918367, 
11010386.0760204), alpha = c(193.197697846336, 214.592588477741, 
240.246557258741, 258.116959355425, 282.560024775668, 306.610038660465 
), beta = c(61526.2664158025, 57950.9563448233, 56085.1512614369, 
52919.4794239927, 51483.4591654126, 50405.8186695088)), .Names = c("nm_mean", 
"nm_se", "alpha", "beta"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

我想使用rbeta來生成使用β分佈和α和β爲

同樣地，我想要的參數的概率用nmnme和nm_se作爲均值和sd使用正態分佈生成隨機數。

我然後把要乘以RNORM值產生的rbeta值和提取的第50，第25和第75位數返回到數據幀

因此，作爲一個例子對行1

x <- rbeta(1000,193.1977,61526.27) 
y <- rnorm(1000,194213914,9984735) 
z <- x*y 

dat$ce <- quantile(z,0.5) 
dat$ll <- quantile(z,0.25) 
dat$ul <- quantile(z,0.975)

在本質上我將rbeta和rnorm的產品附加到數據庫中。

來源

2016-08-23 user3919790

在SO中搜索'[r] data frame apply rows'會給你很多好的答案。 TL DR：使用'apply'可能會產生問題，因爲它將data.frame轉換爲一個'array'（'matrix'），它可能將數字轉換爲字符。矢量化計算，循環，'plyr'和'dplyr'是你的朋友。 – r2evans

「分位數」可以採用概率向量。 – shayaa

這是基於我的談話矢量化的解決方案與@thelatemail：

n <- 1000 
grp <- nrow(dat) 
z <- with(dat, rnorm(grp*n, nm_mean, nm_se) * rbeta(grp*n, alpha, beta)) 
m <- 1 

for(i in 1:nrow(dat)){ 
    dat$ce[i] <- quantile(z[m:(i*1000)],0.5) 
    dat$ll[i] <- quantile(z[m:(i*1000)],0.25) 
    dat$ul[i] <- quantile(z[m:(i*1000)],0.975) 
    m <- m + 1000 
}

一個不太矢量化的解決方案是：

for(i in 1:nrow(dat)){ 
    x <- rbeta(1000, shape1 = dat$alpha[i], shape2 = dat$beta[i]) 
    y <- rnorm(n=1000,dat$nm_mean[i],dat$nm_se[i]) 
    z <- x*y 

    dat$ce[i] <- quantile(z,0.5) 
    dat$ll[i] <- quantile(z,0.25) 
    dat$ul[i] <- quantile(z,0.975) 
} 

dat

nm_mean nm_se alpha  beta  ce  ll  ul 
1 194213914 9984735 193.1977 61526.27 607563.9 573229.9 713057.2 
2 194213914 9984735 214.5926 57950.96 712268.5 674826.3 836950.8 
3 194213914 9984735 240.2466 56085.15 823322.9 777482.8 981156.7 
4 194213914 9984735 258.1170 52919.48 937331.2 884945.0 1095876.3 
5 194213914 9984735 282.5600 51483.46 1059980.4 1003596.4 1225615.6 
6 217947113 11010386 306.6100 50405.82 1316733.1 1250190.1 1515185.0

來源

2016-08-23 23:12:58

這肯定會起作用，但是有可能只有在被矢量化時才運行'rbeta'和'rnorm'，並且會迭代alpha/beta/mean/sd。 – thelatemail

@thelatemail好主意。我會考慮這一點。但是，如果我刪除索引並將循環外部的x，y，x部分移出循環，我們如何知道1000行結果中的哪一個與'dat'的哪一行相對應？ –

它會重複，就像三行.... 1,2,3,1,2,3，所以你可以拆分或tapply或1,2,3取得每個組。像'n < - 10; grp < - nrow（dat）; tmp < - with（dat， rnorm（grp * n，nm_mean，nm_se）* rbeta（grp * n，alpha，beta））'我想。 – thelatemail

通過@ HackR的代碼，上進什麼我認爲是一個功能矢量化版本：

set.seed(42) 
n <- 1000 
nrows <- nrow(dat) 
rn <- matrix(rnorm(nrows * n, dat$nm_mean, dat$nm_se), ncol = nrows, byrow = TRUE) 
rb <- matrix(rbeta(nrows * n, shape1 = dat$alpha, shape2 = dat$beta), 
      ncol = nrows, byrow = TRUE) 
cbind(dat, 
     structure(t(apply(rn * rb, 2, function(z) quantile(z, c(0.5, 0.25, 0.975)))), 
       .Dimnames = list(NULL, c("ce", "ll", "ul")))) 
#  nm_mean nm_se alpha  beta  ce  ll  ul 
# 1 194213914 9984735 193.1977 61526.27 608455.3 570100.5 710373.6 
# 2 194213914 9984735 214.5926 57950.96 715305.0 677754.3 856570.7 
# 3 194213914 9984735 240.2466 56085.15 825143.7 778351.2 979361.1 
# 4 194213914 9984735 258.1170 52919.48 943261.4 895832.6 1091899.3 
# 5 194213914 9984735 282.5600 51483.46 1054514.3 995640.8 1226176.4 
# 6 217947113 11010386 306.6100 50405.82 1312325.0 1247030.8 1515630.5

來源

2016-08-23 23:47:21 r2evans

哦，是的，現在比評論格式更清晰。我喜歡。 +1 –

當然，我的[CDO]（http://www.urbandictionary.com/define.php?term=CDO）想要對它們重新排序''ll''，''ce''和'「 ul「':-) – r2evans

將函數應用到每行的元素，然後總結

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