在 split-apply-combine 範例中使用 split

一種流行的資料分析形式是 split-apply-combine ,你可以將資料分組,對每個組應用某種處理,然後合併結果。

讓我們考慮一個資料分析,我們想要獲得內建 mtcars 資料集中每個氣缸數(cyl)的每加侖英里數(mpg)的兩輛車。首先,我們將 mtcars 資料框拆分為柱面數:

(spl <- split(mtcars, mtcars$cyl))
# $`4`
#                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Datsun 710     22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
# Merc 240D      24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
# Merc 230       22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
# Fiat 128       32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
# ...
# 
# $`6`
#                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Mazda RX4      21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
# Mazda RX4 Wag  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
# Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
# Valiant        18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
# ...
# 
# $`8`
#                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
# Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
# Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
# Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
# ...

這返回了一個資料框列表,每個柱面數一個。如輸出所示,我們可以使用spl$`4` spl$`6` spl$`8` 獲得相關資料框(有些人可能會發現使用 spl$"4"spl[["4"]] 更具視覺吸引力)。

現在,我們可以使用 lapply 迴圈遍歷此列表,應用我們的函式,從每個列表元素中提取具有最佳 2 mpg 值的汽車:

(best2 <- lapply(spl, function(x) tail(x[order(x$mpg),], 2)))
# $`4`
#                 mpg cyl disp hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Fiat 128       32.4   4 78.7 66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
# Toyota Corolla 33.9   4 71.1 65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
# 
# $`6`
#                 mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Mazda RX4 Wag  21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
# Hornet 4 Drive 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
# 
# $`8`
#                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
# Pontiac Firebird  19.2   8  400 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2

最後,我們可以使用 rbind 將所有內容組合在一起。我們想呼叫 rbind(best2[["4"]], best2[["6"]], best2[["8"]]),但如果我們有一個巨大的列表,這將是乏味的。因此,我們使用:

do.call(rbind, best2)
#                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# 4.Fiat 128          32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
# 4.Toyota Corolla    33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
# 6.Mazda RX4 Wag     21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
# 6.Hornet 4 Drive    21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
# 8.Hornet Sportabout 18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
# 8.Pontiac Firebird  19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2

這將返回 rbind(引數 1,函式)的結果,其中 best2(引數 2,列表)的所有元素作為引數傳遞。

通過像這樣的簡單分析,它可以更緊湊(並且可能更不易讀!)在一行程式碼中完成整個 split-apply-combine:

do.call(rbind, lapply(split(mtcars, mtcars$cyl), function(x) tail(x[order(x$mpg),], 2)))

值得注意的是,lapply(split(x,f), FUN) 組合可以使用 ?by 功能替代框架:

by(mtcars, mtcars$cyl, function(x) tail(x[order(x$mpg),], 2))
do.call(rbind, by(mtcars, mtcars$cyl, function(x) tail(x[order(x$mpg),], 2)))