Блог

У меня есть последовательность кадров данных. Это выглядит так:

 > str(train)
Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  4096 obs. of  2 variables:
 $ XY   : chr  "-0.253056407416539,0.0284760501437887" "-0.248966337417195,0.0327728517259305" "-0.244876267417851,0.0376197657997918" "-0.240786197418507,0.0430736699343487" ...
 $ Group: chr  "fa05,1" "fa05,1" "fa05,1" "fa05,1" ...
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 

> head(train)
                                      XY  Group
1: -0.253056407416539,0.0284760501437887 fa05,1
2: -0.248966337417195,0.0327728517259305 fa05,1
3: -0.244876267417851,0.0376197657997918 fa05,1
4: -0.240786197418507,0.0430736699343487 fa05,1
5: -0.236696127419163,0.0492435986076443 fa05,1
6: -0.232606057419819,0.0562149950068869 fa05,1
  

Я написал код, который выполняет повторную выборку столбца XY по группам, разделяет значения в столбце на «,» на два отдельных столбца, преобразует их в цифры, а затем принимает среднее значение столбцов X и Y отдельно для каждой группы. Он работает идеально, и результат выглядит следующим образом:

     Group.1         X         Y
1    fa05,0 0.3174567 1.1083954
2    fa05,1 0.2857464 1.0411072
3    fa10,0 0.2987560 1.1765904
4    fa10,1 0.2563579 1.1286934
5    fa20,0 0.3204026 1.0703147
6    fa20,1 0.2597907 1.1629019
7  flatfa,0 0.3191444 1.0399517
8  flatfa,1 0.2532680 1.1957248
9  flatsa,0 0.3252190 1.0506540
10 flatsa,1 0.3124151 0.8458343
11   sa05,0 0.2792419 1.1065144
12   sa05,1 0.2186174 1.2720533
13   sa10,0 0.3071584 1.3031327
14   sa10,1 0.3134321 1.0493272
15   sa20,0 0.3134320 1.1239246
16   sa20,1 0.2919554 1.2797494
  

Теперь я попытался реализовать это в цикле, чтобы он повторялся 10 раз и присваивался одному и тому же фрейму данных. Я придумал это:

 boot_means <- data.frame(Group.1 = rep(c(""), each=16*10),
                         X = rep(c(as.numeric("")), each=16*10),
                         Y = rep(c(as.numeric("")), each=16*10))

for (i in 1:10){
  train_resample <- setDT(train)[, .(XY=sample(XY, replace=T)), by = Group]
  train_sep <- train_resample %>% separate(XY, c("X", "Y"), ",") 
  train_sep$X <- as.numeric(train_sep$X)
  train_sep$Y <- as.numeric(train_sep$Y)
  resample_means <- aggregate(train_sep[, 2:3], list(train_sep$Group), mean)
  print(resample_means)
  boot_means[i] <- resample_means
}
  

Это работает до «print (resample_means)» — здесь я получаю ожидаемый результат. Но когда я смотрю на boot_means, цикл присвоил переменную Group всем столбцам.

 > head(boot_means)
  Group.1      X      Y
1  fa05,0 fa05,0 fa05,0
2  fa05,1 fa05,1 fa05,1
3  fa10,0 fa10,0 fa10,0
4  fa10,1 fa10,1 fa10,1
5  fa20,0 fa20,0 fa20,0
6  fa20,1 fa20,1 fa20,1
  

Это не то, чего я хочу! Вы можете мне помочь?

Создайте boot_means список и сохраните в нем фрейм данных.

 library(data.table)

boot_means <- vector('list', 10)

for (i in 1:10){
  train_resample <- setDT(train)[, .(XY=sample(XY, replace=T)), by = Group]
  train_sep <- train_resample %>% tidyr::separate(XY, c("X", "Y"), ",") 
  train_sep$X <- as.numeric(train_sep$X)
  train_sep$Y <- as.numeric(train_sep$Y)
  resample_means <- aggregate(train_sep[, 2:3], list(train_sep$Group), mean)
  boot_means[[i]] <- resample_means
}
#If you want everything in one dataframe.
combined_data <- rbindlist(boot_means)