我喜欢plyr语法 . 任何时候我必须使用* apply（）命令之一，我最终踢狗并进行为期3天的弯曲 . 因此，为了我的狗和我的肝脏，在数据帧的每一行上执行ddply操作的简洁语法是什么？
这是一个适用于简单案例的示例：
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
df <- data.frame(x,y)
ddply(df,names(df) ,function(df) max(df$x,df$y))
这很好，给了我想要的东西 . 但是如果事情变得更加复杂，这会导致plyr变得时髦（并且不像Bootsy Collins）因为plyr正在咀嚼从所有那些浮点值中取出“等级”
x <- rnorm(1000)
y <- rnorm(1000)
z <- rnorm(1000)
myLetters <- sample(letters, 1000, replace=T)
df <- data.frame(x,y, z, myLetters)
ddply(df,names(df) ,function(df) max(df$x,df$y))
在我的盒子上咀嚼几分钟，然后返回：
Error: memory exhausted (limit reached?)
In addition: Warning messages:
1: In paste(rep(l, each = ll), rep(lvs, length(l)), sep = sep) :
Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size)
2: In paste(rep(l, each = ll), rep(lvs, length(l)), sep = sep) :
Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size)
我认为我完全滥用plyr，我并不是说这是plyr中的一个错误，而是我的辱骂行为（尽管肝脏和狗） .
那么简而言之，是否有使用ddply作为 apply(X, 1, ...) 的替代品来操作的语法快捷方式？
我一直在使用的解决方法是创建一个“键”，为每一行提供一个唯一的值，然后我可以加入它 .
x <- rnorm(1000)
y <- rnorm(1000)
z <- rnorm(1000)
myLetters <- sample(letters, 1000, replace=T)
df <- data.frame(x,y, z, myLetters)
#make the key
df$myKey <- 1:nrow(df)
myOut <- merge(df, ddply(df,"myKey" ,function(df) max(df$x,df$y)))
#knock out the key
myOut$myKey <- NULL
但我一直在想“必须有一个更好的方式”
谢谢！
1 回答
只需将其视为一个数组并处理每一行：