r - 按组拆分数据帧的最快方法，在 R 中打乱单个向量

Question

我熟悉 R 中的一些拆分-应用-组合函数，例如 ddply，但我不确定如何拆分数据框、修改每个子集中的单个变量，然后重新组合子集。我可以手动执行此操作，但肯定有更好的方法。

在我的示例中，我试图在 group中随机播放单个变量（但没有其他变量）。这是一个排列分析，所以我做了很多次，因此想加快速度。

allS <- split(all, f=all$cp)
for(j in 1:length(allS)){
    allS[[j]]$party <- sample(x=allS[[j]]$party)
}
tmpAll <- rbind.fill(allS)

示例数据框：

all <- data.frame(cp=factor(1:5), party=rep(c("A","B","C","D"), 5))

感谢您的任何指导！

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我们可以使用data.table. 我们将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(all)），按“cp”分组，sample“party”并将输出分配（:=）回“party”列。

library(data.table)
setDT(all)[, party:= sample(party) , by = cp]

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dplyr方式。

library(dplyr)
all %>% group_by(cp) %>% mutate(party=sample(party))

于 2015-12-11T06:52:57.463 回答

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