WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Применение функции к каждой строке в кадре данных и сохранение результата в новом столбце

У меня есть следующий код для создания кадра данных в R. Затем я создаю переменную ответа y с нулевыми значениями. Я хотел бы, чтобы результат функции передавался значениями из каждой строки в столбцах A, B, C и D, а затем возвращал результирующий результат, хранящийся в столбце y, в соответствии с уравнением, хранящимся в d.

Может кто-нибудь помочь мне здесь?

# Create Design Matrix
A <- rep(c(-1, 1), 8)
B <- rep(rep(c(-1, 1), each=2), 4)
C <- rep(rep(c(-1, 1), each=4), 2)
D <- rep(c(-1, 1), each=8)
desMat <- cbind(A,B,C,D)
desMat
y <- 0 #Response Variable
data <- data.frame(desMat,y)

Outcome <- function(w,x,y,z){
  #Linear model
  set.seed(1456)
  e <- rnorm(1,0,3)
  d <- 8.3+(5.2*w)-(8.4*x)-(1.8*z)+(7.5*w*z)-(2.1*x*z)+e
  return(d)
}
r
24.10.2018

Ответы:


1

Для этого вы можете использовать пакеты в tidyverse:

##I converted your matrix to a tibble, but you can always convert back to a matrix by using as.matrix

##Load tidyverse packages
library(tidyverse)

# Create Design Matrix
A <- rep(c(-1, 1), 8)
B <- rep(rep(c(-1, 1), each=2), 4)
C <- rep(rep(c(-1, 1), each=4), 2)
D <- rep(c(-1, 1), each=8)
desMat <- cbind(A,B,C,D)
desMat
y <- 0 #Response Variable
data <- data.frame(desMat,y)


Outcome <- function(w,x,y,z){
  #Linear model
  set.seed(1456)
  e <- rnorm(1,0,3)
  d <- 8.3+(5.2*w)-(8.4*x)-(1.8*z)+(7.5*w*z)-(2.1*x*z)+e
  return(d)
}

##Then run the following code
desMat_new <- desMat %>% as_tibble() %>% mutate(row_result = Outcome(A, B, C, D))

##if you need the result to be a matrix
 desMat_new <- desMat %>% as_tibble() %>% mutate(row_result = Outcome(A, B, C, D)) %>% as.matrix()
24.10.2018
  • Отлично, я также получил это, используя следующую строку: data$y ‹- apply(data[,c('A','B','C','D')], 1, function(y) Outcome( у['А'],у['В'],у['С'],у['Д'])) 25.10.2018
  • Интересное решение с использованием базы r. Рад помочь, если этот ответ решил вашу проблему, отметьте его как принятый, нажав на галочку рядом с ответом. 25.10.2018
    • Новые материалы
    Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
    Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
    Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
    В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]