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Mankka
Asked: 2024-11-26 01:09:42 +0800 CST

Como aplicar "outer" em quadros de dados no Tidyverse?

  • 772

Tenho um data frame que contém medições para vários grupos. Quero aplicar outera cada par de grupos e calcular um resumo. Isso pode ser feito no estilo Tidyverse? Abaixo está um exemplo de como fazer isso com dois loops. Eu brinquei com expand_gride group_by, mas sem sucesso.

df <- iris
groups = as.character(levels(df$Species))
n <- length(groups)
out <- matrix(numeric(n*n), nrow = n, ncol = n)
colnames(out) <- groups
rownames(out) <- groups
for (sp1 in 1:n) {
  for (sp2 in 1:n) {
    out[sp1, sp2] <- sum(outer(
      unlist(subset(df, Species == groups[sp1], Sepal.Length)),
      unlist(subset(df, Species == groups[sp2], Sepal.Length)),
      ">"))
  }
}
out

           setosa versicolor virginica
setosa       1128        139        34
versicolor   2302       1169       479
virginica    2457       1927      1165

1 respostas

  1. Best Answer

    1) Base R Com esses tipos de cálculos, a base R é provavelmente mais apropriada. Podemos dividir Sepal.Lengthem uma lista de 3 elementos s, um componente por Espécie e, então, usar outerou um double sapply.

    s <- with(iris, split(Sepal.Length, Species))
outer(s, s, Vectorize(\(x, y) sum(outer(y, x, "<"))))

##            setosa versicolor virginica
## setosa       1128        139        34
## versicolor   2302       1169       479
## virginica    2457       1927      1165

# alternately replace the line with outer with this
sapply(s, \(u) sapply(s, \(v) sum(outer(u, v, "<"))))

    2) magrittr Poderíamos transformar isso em um pipeline magrittr assim:

    library(magrittr)
iris %>%
  with(split(Sepal.Length, Species)) %>%
  outer(., ., Vectorize(\(x, y) sum(outer(y, x, "<"))))

    3) tidyverse ou ir totalmente tidyverse

    library(dplyr)
library(tidyr)

iris %>%
  select(Sepal.Length, Species) %>%
  expand_grid(a = ., b = .) %>%
  unnest(c(a, b), names_sep = ".") %>%
  summarize(value = sum(a.Sepal.Length < b.Sepal.Length), 
            .by = ends_with("Species")) %>%
  pivot_wider(id_cols = b.Species, names_from = a.Species) %>%
  rename(Species = b.Species)

##   # A tibble: 3 × 4
##   Species    setosa versicolor virginica
##   <fct>       <int>      <int>     <int>
## 1 setosa       1128        139        34
## 2 versicolor   2302       1169       479
## 3 virginica    2457       1927      1165
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