如何在數據框中爲每一行應用分佈函數

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我知道本網站提出了類似的問題here,here和here，但它們都沒有解決我的問題。如何在數據框中爲每一行應用分佈函數

我有一個數據框，我想將rdirichlet函數（從gtools）應用到每一行。所以，每一行都應該被認爲是aplha。

data = NULL 
data <- data.frame(rbind(
oct = c(60, 32, 8), 
sep = c(53, 35, 12), 
ago = c(54, 40, 6) 
)) 
data <- data/100*1000 

library(gtools) # contains the function 


sim <- 10000 # simulation

我的第一個attenpt是使用apply，它的工作，但輸出不適合進行進一步分析說清楚;每一行計算成爲一個載體：

p = apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha = x + 1))

我也嘗試沒有成功一個循環：

p = NULL 
for(i in 1:length(data)) { 
p[i] <- rdirichlet(sim, alpha = data[i] + 1) 
}

任何提示我怎麼能解決這個問題？

來源

2014-10-29 user45367

也許'lapply（數據，rdirichlet，N = SIM）' – jbaums 2014-10-29 13:54:04

@jbaums，我猜你的意思是像'sapply（T（數據），rdirichlet，n = sim）'雖然它缺少'x + 1'部分 – 2014-10-29 13:57:28

@David - 這取決於「行」是什麼。（我不知道'x + 1'的相關性是什麼......它在Q中沒有描述） – jbaums 2014-10-29 13:59:52

這裏有兩件重要的事情。首先，矢量化是最好的方式去：

ans <- apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha = x + 1))

通過這樣做，你會收到每行計算爲矢量，本質上是k vs模擬像。

那麼你就需要進行二次採樣之類的東西：

margin <- ans[1:100000,1] - ans[100001:200000,1]

來源

2014-10-29 15:02:22 daniel

使用'apply' isnt矢量化。更何況這個答案已經發布，並提及OP也試圖使用它 – 2014-10-30 05:30:16

那麼首先你可能想在apply改變data在匿名函數來x匹配x在function(x)

apply(data, 1, function(x) rdirichlet(sim, alpha = x + 1))

這個工作對我來說，因爲它提供了三列的輸出和30000行。

來源

2014-10-29 13:53:29

如何在數據框中爲每一行應用分佈函數

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