Зацикливание функции стратификации на сегментированных данных

Question

Я не использовал обычный l oop, потому что это пакет, и сегменты не будут "numeri c". Я хочу запускать этот пакет отдельно для каждого сегмента данных. Пример кода, в котором я пытаюсь получить "NULL". Настоящая проблема в том, что я автоматизирую этот процесс, и этот единственный случай является всего лишь примером.

frame<-read.delim('F:/SonoT/2019/Sampling_Frame.txt', header=T, sep="\t")

attach(frame)
names(frame)

datapre<-split(frame$Billing.Amount,frame$CustomerName)
**data<-as.double(frame$Billing.Amount)**

n_min=6
n_max=11
Ls_max=2

lapply(datapre, function(x){
  for (n in n_min:n_max){
    res<-strata.LH(**data**, n, CV = NULL, Ls, certain = NULL,
                   alloc = list(q1 = 0.5, q2 = 0, q3 = 0.5), takenone = 1, 
                   bias.penalty = 1, takeall = 1, rh = rep(1, Ls), 
                   model = c("none"), 
                   model.control = list(), initbh = NULL, 
                   algo = c("Kozak"), algo.control = list()
    )
  }
})

Полужирным шрифтом, я считаю, являются наиболее фундаментальные проблемы. Я разделяю данные, так как .double не будет работать так просто, и я пытаюсь выполнить итерацию и автоматизировать, поэтому отдельные процессы не очень удобны. Я ищу правильное решение, которое помогло бы сегментировать данные, а затем выполнить эту упакованную функцию для всех сегментов исходного кадра. Спасибо !!!

(обратите внимание: Sampling_Frame - это всего лишь 3 столбца кода, один идентификатор, второй используется для сегментации, третий - numeri c, который будет использоваться для стратификации). Ниже приведены данные из txt файл "Sampling_Frame" для минимального рабочего примера

     JOB    CustomerName    Billing Amount
18-1938 LMT 844874.4
19-1376 PJR 537137.73
19-1352 PJR 488824.38
19-1021 PJR 470939.12
19-1798 PJR 457664.7
19-2088 PJR 297236
19-1677 PJR 289618.08
19-1375 PJR 247639.19
19-1365 PJR 219043.63
18-1823 PJR 209307.34
19-1818 PJR 200998.77
19-1817 PJR 190823.68
19-1276 PJR 181501.92
19-1815 PJR 176378.26
19-1032 LMT 148820.26
19-1084 LMT 138196.34
19-1067 LMT 136659.39
19-1741 LMT 124441.03
19-1083 LMT 123765.9
19-1831 LMT 123562.68
19-2051 LMT 123165.17
19-1514 LMT 118154.4
19-1358 PJR 116789.4
19-1489 PJR 110486.26
19-1535 LMT 107360.87
19-1495 LMT 106515.48
19-1498 LMT 106515.48
19-1497 LMT 106515.48
19-1214 LMT 105693.57
19-1380 LMT 102042.72
19-1724 LMT 99093.09
19-1392 LMT 95834.17
19-1491 RNF 95309.95
19-1626 RNF 92679.44
19-1311 RNF 92531.28
19-1541 RNF 91908
19-1023 RNF 91560.24
19-1132 RNF 90712.05
19-1476 RNF 87297.18
19-1478 RNF 87297.18
19-1341 RNF 86788.79
19-1007 RNF 85865.83
19-1043 RNF 85664.88
19-1044 RNF 85664.88
19-1182 PJR 85664.88
19-1099 PJR 83723.56
19-1085 PJR 83518.56
19-1597 PJR 79901.25
19-1183 PJR 79827.21
19-1299 RNF 79098.81
19-1371 RNF 75446.28
18-1893 RNF 75364.76
18-1938 LMT 535420.2907
19-1376 PJR 665971.1543
19-1352 PJR 113937.3254
19-1021 PJR 901412.9552
19-1798 PJR 180870.6582
19-2088 PJR 459256.6056
19-1677 PJR 786567.9076
19-1375 PJR 107233.7503
19-1365 PJR 529049.9652
18-1823 PJR 93935.11101
19-1818 PJR 781140.9755
19-1817 PJR 626540.2303
19-1276 PJR 994367.0361
19-1815 PJR 248037.5789
19-1032 LMT 591415.5152
19-1084 LMT 955234.6192
19-1067 LMT 985639.924
19-1741 LMT 41756.03667
19-1083 LMT 422216.9353
19-1831 LMT 514984.3071
19-2051 LMT 921309.5568
19-1514 LMT 836335.2603
19-1358 PJR 606062.0096
19-1489 PJR 490173.5946
19-1535 LMT 980659.3195
19-1495 LMT 302602.6893
19-1498 LMT 669464.3852
19-1497 LMT 354799.0461
19-1214 LMT 589567.4014
19-1380 LMT 210924.1892
19-1724 LMT 76164.3439
19-1392 LMT 208655.3566
19-1491 RNF 509698.2722
19-1626 RNF 622272.0624
19-1311 RNF 259806.3957
19-1541 RNF 839041.7736
19-1023 RNF 796422.9877
19-1132 RNF 106002.6997
19-1476 RNF 551992.2614
19-1478 RNF 735833.4733
19-1341 RNF 110942.0706
19-1007 RNF 586964.3845
19-1043 RNF 39630.9694
19-1044 RNF 121490.1144
19-1182 PJR 134848.2189
19-1099 PJR 869101.0679
19-1085 PJR 486720.2974
19-1597 PJR 319308.3749
19-1183 PJR 747375.1898
19-1299 RNF 408166.5797
19-1371 RNF 989657.9436
18-1893 RNF 621918.6124

Answer 1

Поскольку вы запускаете for l oop в функции lapply, вы фактически не возвращаете никаких объектов, и поэтому возвращается NULL. Кроме того, вы никогда не используете переменную x, переданную в вызов lapply. Кроме того, attach является избыточным, а as.double не требуется, если столбец Billing.Amount имеет тип numeri c. Для ?as.double документов:

as.double - это общая функция c. Он идентичен as.numeric.

Чтобы решить эту проблему, рассмотрите возможность преобразования for l oop в другой lapply, чтобы захватить все итерации между n_min и n_max и передать x в strata.LH звонок. Конечно, назначьте external lapply новому объекту списка, длина которого будет равна datapre , и каждый элемент нового объекта будет содержать 6 результатов strata.LH (для n варьируется от 6 до 11) .

output_list <- lapply(datapre, function(x){
  res <- lapply(n_min:n_max, function(n)
    strata.LH(x, n, CV = NULL, Ls, certain = NULL,
              alloc = list(q1 = 0.5, q2 = 0, q3 = 0.5), takenone = 1, 
              bias.penalty = 1, takeall = 1, rh = rep(1, Ls), 
              model = c("none"), 
              model.control = list(), initbh = NULL, 
              algo = c("Kozak"), algo.control = list())
  )

  return(res)
})