plyr中的'ave'類比嗎？

Question

R的ave()功能比其名稱暗示的方式更有用 - 它基本上是tapply()的一個版本，它允許您返回與輸入相同長度的矢量，並將這些值重新插入與輸入相同的順序。

> x <- 1:10 
> ave(x, x %% 2, FUN=function(d) d-mean(d)) 
[1] -4 -4 -2 -2 0 0 2 2 4 4 

可以實現與ddply()類似的效果，但它需要的數據的一對夫婦的額外副本，以及一對夫婦的輔助變量：

> x <- 1:10 
> val <- ddply(data.frame(x=x, id=1:10), .(x %% 2), 
    function(d) {d$y <- d$x-mean(d$x); d}) 
> val[order(val$id),]$y 
[1] -4 -4 -2 -2 0 0 2 2 4 4 

有一些其他plyr技術匹配我可以用ave()獲得輕量級的方法嗎？

Answer 1

可以稍微用transform縮短ddply代碼：

ddply(data.frame(x=x, id=1:10), .(x %% 2),transform,y = x - mean(x)) 

，但我不認爲ddply等plyr功能真正的意思複製的ave你描述的功能。對於拆分和重組單個原子矢量，tapply（和ave）可能是該工作的正確工具。

Answer 2

我最近寫了a blog post比較ave，ddply和data.table的速度。我建議你看看data.table，它可能是有益的。如果任何人冒犯了自我推銷，請提前抱歉。