R-Purrr的使用，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，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...apply（）函数是一组超级有用的base-R函数，可用于vector或list的条目迭代执行操作，而无需编写for循环。...map_lgl(.x, .f) returns a logical vector 与tidyverse的方式一致，每个映射函数的第一个参数始终是要映射的数据对象，第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象的每个元素的函数...匿名函数是一个临时函数（您定义为映射的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。
通过添加支持函数到每列的参数，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(...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...每种类型的输出都有一个相应的函数： 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，它可以将列表作为参数。...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。
使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，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 purrr包map()提供了一系列函数，它是tidyverse中的一个包。参阅R for Data Science一书。...这是因为每种类型的geom通常都具有一组必需的映射。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的内容的参数来调整当前默认主题的特定元素。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？
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，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的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。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...除此之外，map 还有其他的变种： 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的结果； map2()可以输入两个数据自变量和一个函数， 将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， 这称为函数的副作用， 不需要返回结果。purrr的walk函数针对这种情形。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。
本文的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的心得。...构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...公式的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的用法。
导语 GUIDE ╲ ggfortify作为ggplot2的补充包，不仅可以应用于时序分析领域，还能应用于各种统计分析领域。...接下来小编将给大家介绍如何通过ggfortify和ggplot2进行主成分分析和时序分析等多种图片的可视化！...R包的使用 01 时序分析可视化 使用AirPassengers数据集绘制基本时序分析图片 #AirPassengers数据集 autoplot(AirPassengers) 使用 ts.colour...= TRUE) Cluster plot： ggfortify支持cluster :: clara，cluster :: fanny和cluster :: pam，这些函数返回包含原始数据的对象，因此无需原始数据...) res <- purrr::map(c(3, 4, 5), ~ kmeans(iris[-5], .)) autoplot(res, data = iris[-5], ncol = 3) 小编总结
其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...0 ## TCTGATACACGTGT A g1 0 # saveRDS()联合readRDS()使用，saveRDS()将数据保存为自定义的压缩后的二进制形式...包：函数式编程 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。...包讲解 map系列函数的返回值如下： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f): 返回实数型向量 map_int...NA NA ---- 参考资料 [1] R如何实现更快读取数据——使用redr包: https://www.jianshu.com/p/71b4fd0f0a19 [2] Writing Data
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...相同的数据，不同的操作函数存在差异 在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...下面更新了一个用于合并的函数： reduceG <- function(G) { # Reduce elements of G if at least two elements # contain...::map(G, colnames) check_list <- combn(seq_along(cnames), 2, simplify = FALSE) common <- purrr::map
purrr替代循环 1 purrr循环 引用知乎张敬信的说法： ❝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 函数的函数成为泛函式，map(x,f)中，map是函数，f也是函数，f是map的参数，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是函数，mean是map的参数，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，我们可以将数据按照品种分组，批量的保存名为地点的数据csv中。
多次以不同的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的方案。...它们允许你避免显式的循环和/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() 等函数将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 的 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的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。...它有两种主要的运作模式: 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。
在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将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的转化。...3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...比如： 这时候broom包就派上用场了，直接将统计结果转化为data frame格式： glance()函数，返回data frame格式的部分参数结果 七....3.R Tutorial: Data Frame 4.Python Pandas 官方文档 5.知乎：R语言读大数据？ 6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...map map(.x, .f, ...) map函数接受一个向量、列表，对其每一个元素执行函数。 数据框其实是一种格式化表示的列表，所以也可以使用map迭代。 map函数默认返回列表。...iris %>% map_at(1:4, mean) # 只对前四列计算mean 对于map_if而言可以使用.else参数控制跳过的列的执行函数。...# 公式：用于简化R的匿名函数格式 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% map(function(x) mean(x, na.omit=T)) iris %>% map(~mean(., na.omit...invoke_map(.f, .x = NULL, ..., .env = NULL) invoke_map用于函数(.f参数)也不固定的情况。
通过日常生活中的示例，我们将了解这些函数如何简化和提高代码的表达能力。...我们可以使用 sorted（） 方法对集合的组件进行排序。它接受循环作为输入，并生成一个按升序排列事务的新列表。此外，还有一个关键参数可用于更改排序标准。...其中的重要功能包括： map（） 将指定的函数应用于可迭代对象的每个元素，然后返回包含结果的迭代器。 filter（）：filter（） 方法从满足预定义条件的可迭代元素构造迭代器。...它通过将二进制函数应用于其每个成员来按单个值转换列表。 使用高阶函数时的最佳做法和注意事项 代码的可读性至关重要，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的，没有副作用。使用可更改的数据结构或更改超出函数范围的变量时，请谨慎行事。在可行的情况下，支持不变性和功能纯度。
前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参，获得的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的随机猜测相比，这个模型都是统计不显著的 （这一点可能意义也不大...而通常我们关注的是占少数的样本，如是否患病，我们更希望能尽量发现可能存在的疾病，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的。...基于模拟数据的样本不平衡处理 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包的twoClassSim函数生成包含20个有意义变量和10个噪音变量的数据集。...该数据集包含5000个观察样品，分为两组，多数组和少数组的样品数目比例为50:1 (通过intercept参数控制)。...但这不是绝对的，应用于自己的数据时，需要都尝试一下，看看自己的数据更适合哪种方式。
因为向量化，我选择R image.png 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...尽可能的向量化 我觉得下面的内容讲的更全：https://www.yuque.com/mugpeng/rr/01r-de-bian-cheng-xiao-lu 这里提一下Vectorize函数，可以将标量...（接受单一参数的）函数转换为向量化形式： if_else_statement <- function(vec_element) { if(vec_element == "Fire") { vec_element..., "hot", "cold")) 用户 系统 流逝 0.070 0.005 0.086 这里有人还做了一张图：https://thatdatatho.com/vectorization-r-purrr...非向量化的情况 输入为上一次输出 但其实有的如cumsum cumprod 等也考虑到了一些基本的运算。 应对策略 尽量避免循环和嵌套次数。 4.
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的函数变换时， 应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...，可以将标量（接受单一参数的）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的问题，亦或是算法相关的内容。 4-过度向量化问题 本质上向量化操作还是空间与时间的tradeoff。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。...– Speeding up For Loops (thatdatatho.com): https://thatdatatho.com/vectorization-r-purrr/#:~:text=base
在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为： ?...一个经典的示例是map()，它将一个函数应用于数组的每个值，并返回一个包含结果值的新数组： julia> map(round, [1.2,3.5,1.7]) 3-element Array{Float64,1...关键字参数 一些函数需要大量的参数，或具有大量的行为。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，从而使这些复杂的界面更易于使用和扩展。 例如，考虑plot绘制线的函数。...用于向量化功能的点语法 在技术计算语言中，通常会使用功能的“向量化”版本，该版本仅将给定功能f(x)应用于数组的每个元素A以通过产生新的数组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)。
： 我们可以使用nest()函数将数据放入方便的嵌套表中，我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中的rolling_origin()函数，这样，我们的每项资产都将有自己的rolling_origin...()函数应用于它，而不会出现资产类的任何重叠或混合，我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将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，将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的观测值。...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值
这迫使你主动打开一个Optional处理没有价值的东西。 采用模式 Optional 够说话 让我们看看一些代码！我们将首先探讨如何使用更改典型的空检查模式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流的每个元素。但是，如果流为空，则不会发生任何事情。...该类的map方法Optional完全相同：内部包含的值Optional通过作为参数传递的函数进行“转换”（这里是提取USB端口的方法引用），而如果Optional为空，则不会发生任何反应。...使用流，该flatMap方法将一个函数作为参数，返回另一个流。该功能应用于流的每个元素，这将导致流的流。然而，flatMap具有通过该流的内容替换每个生成的流的效果。...好的，这是个好消息：Optional也支持一种flatMap方法。其目的是将变换函数应用于一个值Optional（就像地图操作那样），然后将所得到的两个层次平坦Optional化为一个。
p=3373 这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。...岭回归 当回归模型的参数被学习时，岭回归使用L2正则化来加权/惩罚残差。在线性回归的背景下，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）的函数。...它涉及最小化平方残差的总和。L2正则化是OLS函数的一个小增加，以特定的方式对残差进行加权以使参数更加稳定。...另外，通常的做法是用lambda参数来定义你自己（我们将这样做）。...Ridge v OLS模拟 通过产生比OLS更稳定的参数，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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