将值重新分配给 ffdf [R] 中的列
Reassigning values to columns in ffdf [R]
我在更大的数据集中执行以下操作时遇到问题。我想知道是否有使用 ff 或 ffdf 的内置方法。
示例:使用 substr 修改 ffdf 对象中的字符列并将其重新分配为不同的列:
require(ffbase)
> iris
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#Convert to ff object
A <- as.ffdf(iris)
我可以访问 "Species" 列
A$species
> A$Species
ff (open) integer length=150 (150) levels: setosa versicolor virginica
[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [143] [144]
setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa : virginica virginica
[145] [146] [147] [148] [149] [150]
virginica virginica virginica virginica virginica virginica
但是,例如,如果我想对字符 1 到 3 进行子字符串化,则会出现以下错误:
> substr(as.character(A$Species),1,3)
Error in substr(as.character(A$Species), 1, 3) :
extracting substrings from a non-character object
修改 ffdf 对象中的列有哪些准则?
编辑
我也尝试了 ffdfdply 方法。对于一个相当小的数据来说似乎需要很长时间:
substrff <- function(x){
x$new <- substr(x$Species,1,8)
return(x)
}
B <- ffdfdply(x=A, split = A$Species, FUN = substrff)
require(ffbase)
data(iris, package = "datasets")
x <- as.ffdf(iris)
x$spec <- with(x[c("Species")], substr(Species, 1, 4))
我在更大的数据集中执行以下操作时遇到问题。我想知道是否有使用 ff 或 ffdf 的内置方法。
示例:使用 substr 修改 ffdf 对象中的字符列并将其重新分配为不同的列:
require(ffbase)
> iris
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#Convert to ff object
A <- as.ffdf(iris)
我可以访问 "Species" 列
A$species
> A$Species
ff (open) integer length=150 (150) levels: setosa versicolor virginica
[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [143] [144]
setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa : virginica virginica
[145] [146] [147] [148] [149] [150]
virginica virginica virginica virginica virginica virginica
但是,例如,如果我想对字符 1 到 3 进行子字符串化,则会出现以下错误:
> substr(as.character(A$Species),1,3)
Error in substr(as.character(A$Species), 1, 3) :
extracting substrings from a non-character object
修改 ffdf 对象中的列有哪些准则?
编辑
我也尝试了 ffdfdply 方法。对于一个相当小的数据来说似乎需要很长时间:
substrff <- function(x){
x$new <- substr(x$Species,1,8)
return(x)
}
B <- ffdfdply(x=A, split = A$Species, FUN = substrff)
require(ffbase)
data(iris, package = "datasets")
x <- as.ffdf(iris)
x$spec <- with(x[c("Species")], substr(Species, 1, 4))