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我想按“行数”分解我的数据。也就是说，我想向我的函数发送固定数量的行，当我到达数据帧的末尾（最后一个块）时，我只需要发送块，无论它是否具有固定数量的行数或更少。像这样的东西：

ddply(df, .(8 rows), .fun=somefunction)
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如果要使用plyr，可以添加类别列：

df <- data.frame(x=rnorm(100), y=rnorm(100))

somefunction <- function(df) {
    data.frame(mean(df$x), mean(df$y))
}

df$category <- rep(letters[1:10], each=10)

ddply(df, .(category), somefunction)

但是，在这种情况下，apply 系列可能是更好的选择：

somefunction <- function(n, x, y) {
    data.frame(mean(x[n:(n+9)]), mean(y[n:n+9]))
}

lapply(seq(1, nrow(df), by=10), somefunction, x=df$x, y=df$y)
于 2012-05-31T16:20:26.637 回答
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如果对速度和简洁感兴趣，那么为了完整性（并使用 4 而不是 8 的块大小来保持示例简短）：

require(data.table)
set.seed(0)
DT = data.table(a=rnorm(10))
DT
                 a
 [1,]  1.262954285
 [2,] -0.326233361
 [3,]  1.329799263
 [4,]  1.272429321
 [5,]  0.414641434
 [6,] -1.539950042
 [7,] -0.928567035
 [8,] -0.294720447
 [9,] -0.005767173
[10,]  2.404653389

DT[,list(sum=sum(a),groupsize=.N),by=list(chunk=(0:(nrow(DT)-1))%/%4)]
     chunk       sum groupsize
[1,]     0  3.538950         4
[2,]     1 -2.348596         4
[3,]     2  2.398886         2

诚然，这是一个相当长的声明。它命名列并返回组大小，以显示最后一个块确实只包含所需的 2 行。

一旦感到舒服它正在做正确的事情，它就可以缩短为：

DT[,sum(a),by=list(chunk=(0:(nrow(DT)-1))%/%4)]
     chunk        V1
[1,]     0  3.538950
[2,]     1 -2.348596
[3,]     2  2.398886

请注意，您可以像这样动态地进行聚合；它们不需要先添加到数据中。如果您在生产脚本中有很多不同的聚合，或者只是想与命令行中的数据进行交互，那么像这样非常小的生产力差异有时会有所帮助，具体取决于您的工作流程。

注意：我选择了sum，但可以用somefunction(.SD)或（更有可能）替换为list(exp1,exp2,...)每个exp将列名视为变量名的任何 R 表达式。

于 2012-05-31T17:03:13.127 回答
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您可以在对 的调用中定义 8 行 ID ddply。

不是特别优雅，但使用ddply（以及head示例函数）

df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
ddply(df, .(row_id = rep(seq(ceiling(nrow(df) / 8)), each = 8)[1:nrow(df)]),
             head, n = 1)
于 2012-06-01T00:24:55.313 回答