tapply()
和 sample()
是 R 语言中的两个函数,分别用于分组处理数据和按指定概率抽样。下面我将详细解释这两个函数的基础概念、相关优势、类型、应用场景,以及如何在 tapply()
中为 sample()
赋值概率。
基础概念:
tapply()
函数是 R 语言中用于按因子(factor)对向量进行分组的聚合函数。它可以对每个分组应用指定的函数,并返回一个与分组长度相同的数组。
相关优势:
类型:
tapply(x, factor, FUN)
tapply(x, list(factor1, factor2), FUN)
应用场景:
基础概念:
sample()
函数用于从向量中随机抽取指定数量的元素,可以指定抽样的概率。
相关优势:
类型:
sample(x, size, replace = FALSE)
sample(x, size, replace = FALSE, prob = p)
应用场景:
假设我们有一个数据框 df
,其中包含一个数值列 value
和一个因子列 group
,我们希望按组进行抽样,并且每组的抽样概率不同。
# 创建示例数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(
group = factor(rep(letters[1:3], each = 10)),
value = runif(30)
)
# 定义各组的抽样概率
prob <- c(a = 0.5, b = 0.3, c = 0.2)
# 自定义抽样函数
sample_with_prob <- function(x, prob) {
sample(x, size = length(x), replace = FALSE, prob = prob)
}
# 使用 tapply() 进行分组抽样
result <- tapply(df$value, df$group, sample_with_prob, prob = prob[df$group])
# 查看结果
print(result)
group
和 value
列的数据框 df
。prob
,其中包含了各组的抽样概率。sample_with_prob
,该函数使用 sample()
函数进行抽样,并传入指定的概率。tapply()
函数按 group
列对 value
列进行分组,并对每个分组应用 sample_with_prob
函数,传入相应的概率。通过这种方式,我们可以在 tapply()
中为 sample()
赋值概率,实现按组进行不同概率的随机抽样。
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