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我确实有这个问题中解释的类似问题。与那个问题类似，我有一个包含 3 列（id、group、value）的数据框。我想从每组中抽取 n 个带有替换的样本，并生成一个较小的数据框，其中包含来自每组的 n 个样本。

但是，我在模拟代码中做了数百个子样本，并且基于 ddply 的解决方案在我的代码中使用起来非常慢。我尝试重写一个简单的代码，看看我是否可以获得更好的性能，但它仍然很慢（如果不是更差的话，也不比 ddply 解决方案好）。下面是我的代码。我想知道它是否可以提高性能

#Producing example DataFrame
dfsize <- 10
groupsize <- 7
test.frame.1 <- data.frame(id = 1:dfsize, group = rep(1:groupsize,each = ceiling(dfsize/groupsize))[1:dfsize], junkdata = sample(1:10000, size =dfsize))


#Main function for subsampling
sample.from.group<- function(df, dfgroup, size, replace){
  outputsize <- 1
  newdf <-df # assuming a sample cannot be larger than the original
  uniquegroups <- unique(dfgroup)
  for (uniquegroup in uniquegroups){
    dataforgroup <- which(dfgroup==uniquegroup)
    mysubsample <- df[sample(dataforgroup, size, replace),]
    sizeofsample <- nrow(mysubsample)
    newdf[outputsize:(outputsize+sizeofsample-1), ] <- mysubsample
    outputsize <- outputsize + sizeofsample
  }
  return(newdf[1:(outputsize-1),])
}

#Using the function
sample.from.group(test.frame.1, test.frame.1$group, 100, replace = TRUE)
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我认为这更干净，可能更快：

z <- sapply(unique(test.frame.1$group), FUN= function(x){ 
            sample(which(test.frame.1$group==x), 100, TRUE)
            })
out <- test.frame.1[z,]
out
于 2013-06-04T08:32:38.440 回答
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这是两个基于 plyr 的解决方案：

library(plyr)

dfsize <- 1e4
groupsize <- 7
testdf <- data.frame(
  id = seq_len(dfsize),
  group = rep(1:groupsize, length = dfsize),
  junkdata = sample(1:10000, size = dfsize))

sample_by_group_1 <- function(df, dfgroup, size, replace) {
  ddply(df, dfgroup, function(x) {
    x[sample(nrow(df), size = size, replace = replace), , drop = FALSE]
  })
}

sample_by_group_2 <- function(df, dfgroup, size, replace) {
  idx <- split_indices(df[[dfgroup]])
  subs <- lapply(idx, sample, size = size, replace = replace)

  df[unlist(subs, use.names = FALSE), , drop = FALSE]
}

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  ddply = sample_by_group_1(testdf, "group", 100, replace = TRUE),
  plyr = sample_by_group_2(testdf, "group", 100, replace = TRUE)
)

# Unit: microseconds
#   expr  min   lq median   uq   max neval
#  ddply 4488 4723   5059 5360 36606   100
#   plyr  443  487    507  536 31343   100

第二种方法要快得多，因为它只需一步即可完成子集化——如果您可以一步搞定如何进行，通常是获得更好性能的任何简单方法。

于 2013-06-04T13:10:43.067 回答