按组拆分数据帧的最快方法，在 R 中打乱单个向量答案

【问题标题】：Fastest Way to Split Data Frame by Group, shuffle single vector in R按组拆分数据帧的最快方法，在 R 中打乱单个向量
【发布时间】：2016-03-16 12:53:57
【问题描述】：

我熟悉 R 中的一些 split-apply-combine 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，我试图在一个组内对单个变量（但没有其他变量）进行洗牌。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))

感谢您的指导！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

dplyr 方式。

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

【讨论】：

【解决方案2】：

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]

【讨论】：