Рассчитать функцию по столбцу вложенных столбцов? - PullRequest
Новая
       17

Рассчитать функцию по столбцу вложенных столбцов?

0 голосов
/ 24 июня 2018

У меня есть датафрейм с колонкой тиблей. Вот часть моих данных: 

date        time        uuid                data
2018-06-23  18:25:24    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:25:38    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:26:01    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:26:23    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:26:37    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:27:00    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:27:22    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:27:39    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:28:06    0b27ea5fad61c99d    <tibble>    
2018-06-23  18:28:30    0b27ea5fad61c99d    <tibble>

И это моя функция: 

jaccard <- function(vector1, vector2) {

  return(length(intersect(vector1, vector2)) / 
        length(union(vector1, vector2)))

}

Мой столбец данных состоит из столбцов с одним столбцом символов: 

contacts
5646
65748
115
498456
35135

Моя цель состоит в том, чтобы вычислить jaccard между каждыми 2 последовательными столбцами в столбце данных.

Я пытался:

df %>% mutate(j = jaccard(data, lag(data, 1))) но, похоже, по какой-то причине это не работает.

Я знаю, что я рядом, пожалуйста, сообщите.

1 Ответ

0 голосов
/ 24 июня 2018

Причина в том, что функция jaccard не написана для обработки векторных аргументов. Как вы знаете, функции, используемые как часть mutate, получают вектор данных (вектор 10 tibbles в случае примера OP). Теперь, поскольку функция jaccard не написана для обработки аргументов вектора (вектора столбцов), результат не будет соответствовать ожиданиям.

Самым простым решением может быть векторизация jaccard функции, чтобы она могла обрабатывать векторные аргументы. Однажды можно использовать Vectorize для преобразования функции в: 

# Function 
jaccard <- function(vector1, vector2) {
  return(length(intersect(vector1, vector2)) / 
           length(union(vector1, vector2)))
}
# Vectorised version of jaccard function
jaccardV <- Vectorize(jaccard)


library(dplyr)
df %>%
  mutate(j = jaccardV(data, lag(data, 1)))

#          date     time             uuid                            data         j
# 1  2018-06-23 18:25:24 0b27ea5fad61c99d 5646, 65748, 115, 498456, 35135 0.0000000
# 2  2018-06-23 18:25:38 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748 0.4000000
# 3  2018-06-23 18:26:01 0b27ea5fad61c99d                5646, 65748, 115 0.6666667
# 4  2018-06-23 18:26:23 0b27ea5fad61c99d                            5646 0.3333333
# 5  2018-06-23 18:26:37 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748 0.5000000
# 6  2018-06-23 18:27:00 0b27ea5fad61c99d 5646, 65748, 115, 498456, 35135 0.4000000
# 7  2018-06-23 18:27:22 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748 0.4000000
# 8  2018-06-23 18:27:39 0b27ea5fad61c99d                5646, 65748, 115 0.6666667
# 9  2018-06-23 18:28:06 0b27ea5fad61c99d                            5646 0.3333333
# 10 2018-06-23 18:28:30 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748 0.5000000

Данные: 

df <- read.table(text="
date        time        uuid                
2018-06-23  18:25:24    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:25:38    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:26:01    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:26:23    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:26:37    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:27:00    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:27:22    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:27:39    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:28:06    0b27ea5fad61c99d    
2018-06-23  18:28:30    0b27ea5fad61c99d",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

t1 <- tibble(contacts = c(5646,65748,115,498456,35135))
t2 <- tibble(contacts = c(5646,65748))
t3 <- tibble(contacts = c(5646,65748,115))
t4 <- tibble(contacts = c(5646))
t5 <- tibble(contacts = c(5646,65748))


df$data <- c(t1,t2,t3,t4,t5)

df
#          date     time             uuid                            data
# 1  2018-06-23 18:25:24 0b27ea5fad61c99d 5646, 65748, 115, 498456, 35135
# 2  2018-06-23 18:25:38 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748
# 3  2018-06-23 18:26:01 0b27ea5fad61c99d                5646, 65748, 115
# 4  2018-06-23 18:26:23 0b27ea5fad61c99d                            5646
# 5  2018-06-23 18:26:37 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748
# 6  2018-06-23 18:27:00 0b27ea5fad61c99d 5646, 65748, 115, 498456, 35135
# 7  2018-06-23 18:27:22 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748
# 8  2018-06-23 18:27:39 0b27ea5fad61c99d                5646, 65748, 115
# 9  2018-06-23 18:28:06 0b27ea5fad61c99d                            5646
# 10 2018-06-23 18:28:30 0b27ea5fad61c99d                     5646, 65748
...