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R-Purrr使用,加速数据处理

R-Purrr使用,加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人code中,涵盖purrrmap函数,但是一直不知道这个是干什么,现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...apply()函数是一组超级有用base-R函数,可用于vector或list条目迭代执行操作,而无需编写for循环。...map_lgl(.x, .f) returns a logical vector 与tidyverse方式一致,每个映射函数第一个参数始终是要映射数据对象,第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象每个元素函数...匿名函数是一个临时函数(您定义为映射function参数)。 在这里,我使用了参数名称.x,但我可以使用任何参数

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R」用purrr实现迭代

通过添加支持函数到每列参数,我们可以使用同一个函数解决3个问题: col_summary = function(df, fun){ out = vector("double", length(...接下来我们学习和使用purrr包,它提供函数可以替代很多常见for循环应用。R基础包中apply应用函数族也可以完成类似的任务,但purrr函数更一致,也更容易学习。...每种类型输出都有一个相应函数map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量(注意列表可以作为递归向量看待...purrr提供了pmap()函数,它可以列表作为参数。...reduce()函数使用一个“二元函数”(即两个基本输入),将其不断应用于一个列表,直到最后只剩下一个元素。

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Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

使用“map函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用图片。...使用R base包提供函数'mean()': mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本(数据框中1列)平均值,可以这样实现,但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...`map`系列函数 purrrmap()提供了一系列函数,它是tidyverse中一个包。参阅R for Data Science一书。...这是因为每种类型geom通常都具有一组必需映射。映射使用aes()函数设置,并且可以在geom_point()内部设置以专门应用于该层。...或者通过添加theme()图层并传入我们希望更改内容参数来调整当前默认主题特定元素。也可以两者都用。 添加一个图层theme_bw()。通过更改theme,观察轴标签或刻度标签是否会变大?

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R 数据整理(十一: 用purrr包实现更花样匿名函数使用)

1. map 族 其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中每一列作为一个单独元素来看,有点像按列apply: > map(infos, typeof) $family...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型数据,导入R 后就表现为嵌套列表格式,也就是列表中每个元素也都是列表。...除此之外,map 还有其他变种: modify(),输入一个数据自变量和一个函数, 输出与输入数据同类型结果; map2()可以输入两个数据自变量和一个函数两个自变量相同下标的元素用函数进行变换...walk walk 函数并不会返回任何结果,有时仅需要遍历一个数据结构调用函数进行一些显示、绘图, 这称为函数副作用, 不需要返回结果。purrrwalk函数针对这种情形。...purrrpmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是多个列表等作为多个自变量, 而是将它们打包为一个列表。

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R」tidyverse 中公式函数

本文写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我心得。...构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身用法,我构造示例数据会非常简单。...img 公式保存了创建它环境 使用到 R 朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...公式左侧内容对于构造匿名函数没有用,所以这里都是用单侧公式。 这段文档不仅告诉了我们如何通过公式构造匿名函数,还提供了一些快捷方式说明。 下面我们通过一些例子来进行讲解。...通过下面的例子,我们来学习如何基本掌握它用法。

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R语言进阶笔记5 | purrr替代循环

purrr替代循环 1 purrr循环 引用知乎张敬信说法: ❝用 R 写 「循环」 从低到高有三种境界:手动 for 循环,apply 函数族,purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界: 手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程 其中,手动for循环我最常用,apply系列半吊子,purrr函数一窍不通,所以要学习一下。...2 泛函式函数 泛函式定义 函数函数成为泛函式,map(x,f)中,map函数,f也是函数,f是map参数,那么map就是泛函数。...dat = data.frame(y1 = rnorm(10),y2 = rnorm(10)+10) dat map(dat,mean) 这里,map函数,mean是map参数,测试数据: > dat...walk,类似map函数 walk2,类似map2函数 pwalk,类似pmap函数 上面的MET数据,我们可以数据按照品种分组,批量保存名为地点数据csv中。

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R」dplyr 行式计算

多次以不同参数调用同一个函数。 处理列表列。 这些问题通常可以通过 for 循环简单地解决掉,但如果能够自然地将其流程化将是一个非常好方案。...它们允许你避免显式循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...R 编程者,你可能知道如何使用 sapply() 等函数一个操作应用到每一个元素: df %>% mutate(l = sapply(x, length)) #> # A tibble: 3 x 2...作为替代方案,我们建议使用 purrr map() 函数执行逐行操作。但是,这很有挑战性,因为您需要根据变化参数数量和结果类型来选择映射函数,这需要相当多 purrr 函数知识。...它有两种主要运作模式: 没有参数名:你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。

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数据流编程教程:R语言与DataFrame

参数配置方面是和原生read.xxx()函数族是看齐。...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)功能,提供gather和spread函数数据在长格式和宽格式之间相互转化,应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间转化。...3. purrr purrr向Scala这样具有高级类型系统函数式编程语言学习,为data frame操作提供更多函数式编程方法,比如map、lambda表达式。...比如: 这时候broom包就派上用场了,直接统计结果转化为data frame格式: glance()函数,返回data frame格式部分参数结果 七....3.R Tutorial: Data Frame 4.Python Pandas 官方文档 5.知乎:R语言读大数据? 6.知乎高分问答:如何使用 ggplot2?

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Python 中高阶函数

通过日常生活中示例,我们将了解这些函数如何简化和提高代码表达能力。...我们可以使用 sorted() 方法对集合组件进行排序。它接受循环作为输入,并生成一个按升序排列事务新列表。此外,还有一个关键参数用于更改排序标准。...其中重要功能包括: map() 指定函数应用于可迭代对象每个元素,然后返回包含结果迭代器。 filter():filter() 方法从满足预定义条件可迭代元素构造迭代器。...它通过二进制函数应用于其每个成员来按单个值转换列表。 使用高阶函数最佳做法和注意事项 代码可读性至关重要,即使高阶函数可以使其更具表现力。...注意状态和副作用:为了保证可预测性和可维护性,理想情况下,高阶函数应该是无状态,没有副作用。使用可更改数据结构或更改超出函数范围变量时,请谨慎行事。在可行情况下,支持不变性和功能纯度。

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样本分布不平衡,机器学习准确率高又有什么用?

前面无论是用全部变量还是筛选出特征变量、无论如何十折交叉验证调参,获得模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上,但与不基于任何信息随机猜测相比,这个模型都是统计不显著 (这一点可能意义也不大...而通常我们关注是占少数样本,如是否患病,我们更希望能尽量发现可能存在疾病,提前采取措施。 因此如何处理非平衡样品是每一个算法应用于分类问题时都需要考虑。...基于模拟数据样本不平衡处理 这里先通过一套模拟数据熟悉下处理流程,再应用于真实数据。采用caret包twoClassSim函数生成包含20个有意义变量和10个噪音变量数据集。...该数据集包含5000个观察样品,分为两组,多数组和少数组样品数目比例为50:1 (通过intercept参数控制)。...但这不是绝对应用于自己数据时,需要都尝试一下,看看自己数据更适合哪种方式。

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Julia(函数

在Julia中,函数是一个参数值元组映射到返回值对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响意义上讲,Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数基本语法为: ?...一个经典示例是map(),它将一个函数应用于数组每个值,并返回一个包含结果值新数组: julia> map(round, [1.2,3.5,1.7]) 3-element Array{Float64,1...关键字参数 一些函数需要大量参数,或具有大量行为。记住如何调用此类函数可能很困难。关键字参数可以通过名称而不是位置来标识,从而使这些复杂界面更易于使用和扩展。 例如,考虑plot绘制线函数。...用于向量化功能点语法 在技术计算语言中,通常会使用功能“向量化”版本,该版本仅将给定功能f(x)应用于数组每个元素A以通过产生新数组f(A)。...因此,任何 Julia函数f可以使用语法逐元素地应用于任何数组(或其他集合)f.(A)。

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125-R编程19-请珍惜R向量化操作特性

同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子:在计算总和、元素乘积或者每个向量元素函数变换时, 应使用相应函数,如sum, prod, sqrt, log等。...,可以标量(接受单一参数函数转换为向量化形式。...这种情况下,我们也应尽量避免循环和嵌套次数。比如学习一下时间复杂度问题,亦或是算法相关内容。 4-过度向量化问题 本质上向量化操作还是空间与时间tradeoff。...比如利用取子集对数据框批量操作,如果你是一个较大数据框,可能就需要考虑其他专门处理大数据R包,亦或是改用循环方法了。...– Speeding up For Loops (thatdatatho.com): https://thatdatatho.com/vectorization-r-purrr/#:~:text=base

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MLQuant:基于XGBoost金融时序交易策略(附代码)

: 我们可以使用nest()函数数据放入方便嵌套表中,我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中rolling_origin()函数,这样,我们每项资产都将有自己rolling_origin...()函数应用于它,而不会出现资产类任何重叠或混合,我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...该函数对我们数据每项资产执行以下操作: 使用样本外t+1(assessment)数据这些列表绑定到一个dataframe中。...接下来,应用functions字符串从tsfeatures包中调用函数这些函数应用于样本analysis数据(每个数据包含100个观测值),这样,我们获得了一个折叠可以将其绑定在一起观测值。...第一个rolling_origin()函数用于通过获取前100天数据并计算其上tsfeatures函数来帮助在滚动基础上向下折叠时间序列数据,这与使用zoo包rollapply()函数来计算使用滚动平均值

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考虑使用Java SE 8Optional!

这迫使你主动打开一个Optional处理没有价值东西。 采用模式 Optional 够说话 让我们看看一些代码!我们首先探讨如何使用更改典型空检查模式Optional。...在那里,您将一个函数传递给map方法,该方法将此函数应用于每个元素。但是,如果流为空,则不会发生任何事情。...该类map方法Optional完全相同:内部包含值Optional通过作为参数传递函数进行“转换”(这里是提取USB端口方法引用),而如果Optional为空,则不会发生任何反应。...使用流,该flatMap方法一个函数作为参数,返回另一个流。该功能应用于每个元素,这将导致流流。然而,flatMap具有通过该流内容替换每个生成效果。...好,这是个好消息:Optional也支持一种flatMap方法。其目的是变换函数应用于一个值Optional(就像地图操作那样),然后所得到两个层次平坦Optional化为一个。

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R语言如何和何时使用glmnet岭回归

p=3373 这里向您展示如何R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归优势。...岭回归 当回归模型参数被学习时,岭回归使用L2正则化来加权/惩罚残差。在线性回归背景下,它可以与普通最小二乘法(OLS)进行比较。OLS定义了计算参数估计值(截距和斜率)函数。...它涉及最小化平方残差总和。L2正则化是OLS函数一个小增加,以特定方式对残差进行加权以使参数更加稳定。...另外,通常做法是用lambda参数来定义你自己(我们这样做)。...Ridge v OLS模拟 通过产生比OLS更稳定参数,岭回归应该不太容易过度拟合训练数据。因此,岭回归可能预测训练数据不如OLS好,但更好地推广到新数据

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