R ngữ cho chuyển/trường hợp

Question

Tôi đã có một số mã R trông cơ bản như thế này:

compute.quantiles <- function(mu, type) { 

    ## 'mu' and 'type' are vectors of the same length 

    var <- ifelse(type=='a', 6.3523 * mu^2, 
     ifelse(type=='b', 234.23 * mu, 
     ifelse(type=='c', {s <- 9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19; mu + mu^2/s}, 
     ifelse(type=='d', 56.345 * mu^1.5, 
     ifelse(type=='e', 0.238986 * mu^2, 
     ifelse(type=='f', mu + 1.1868823 * mu^2, 
     NA)))))) 

    # ...then do something with var... 
} 

Một số mẫu đầu vào & đầu ra:

print(compute.quantiles(2:4, c('c','d','e'))) 
[1] 2.643840 292.777208 3.823776 

đó làm việc một cách chính xác, nhưng nó là loại xấu xí với việc làm tổ sâu, vì vậy tôi tự hỏi nếu có một thành ngữ khác nhau hoạt động tốt hơn. Bất cứ ai có một đề nghị? Nếu switch() chấp nhận một vectơ làm đối số đầu tiên của nó, nó sẽ hoạt động tốt, nhưng nó chỉ lấy một vô hướng.

Answer 1

Tôi nghĩ rằng tôi đã đưa ra một cái gì đó tôi thích tốt hơn:

## Vector-switch 
vswitch <- function(EXPR, ...) { 
    vars <- cbind(...) 
    vars[cbind(seq_along(EXPR), match(EXPR, names(list(...))))] 
} 

compute.quantiles <- function(mu, type) { 
    stopifnot(length(mu) == length(type)) 

    vswitch(type, 
    a = 6.3523 * mu^2, 
    b = 234.23 * mu, 
    c = mu + mu^2/(9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19), 
    d = 56.345 * mu^1.5, 
    e = 0.238986 * mu^2, 
    f = mu + 1.1868823 * mu^2) 
} 

Với mã ma trận-indexing chỉ trong 2 dòng, tôi nghĩ rằng đó là ok cho ngưỡng quá thông minh-mã của tôi. =)

Answer 2

Có lẽ một cái gì đó như thế này là hoàn toàn khả thi:

compute.quantiles <- function(mu, type) { 
    stopifnot(length(mu) == length(type)) 

    vars <- cbind(
    a = 6.3523 * mu^2, 
    b = 234.23 * mu, 
    c = mu + mu^2/(9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19), 
    d = 56.345 * mu^1.5, 
    e = 0.238986 * mu^2, 
    f = mu + 1.1868823 * mu^2) 

    vars[cbind(seq_along(mu), match(type, colnames(vars)))] 
} 

Không chắc rằng sẽ trông quá "cao cấp" cho người đọc tương lai (bao gồm cả bản thân mình) mặc dù.

Answer 3

Tôi không thể cưỡng lại việc thêm câu trả lời khác bằng cách tiếp cận hoàn toàn khác. Đây rồi.

## Sort of a cross between tapply() and ave() 
tswitch <- function(x, INDEX, ...) { 
    l <- substitute(list(...)) 
    s <- split(x, INDEX) 
    pf <- parent.frame() 
    split(x, INDEX) <- lapply(names(s), function(n) 
    eval(l[[n]], list(x=s[[n]]), pf) 
) 
    x 
} 

compute.quantiles <- function(mu, type) { 
    stopifnot(length(mu) == length(type)) 

    tswitch(mu, type, 
    a = 6.3523 * x^2, 
    b = 234.23 * x, 
    c = x + x^2/(9.8 * ((x-0.3)/3)^(6/7)+0.19), 
    d = 56.345 * x^1.5, 
    e = 0.238986 * x^2, 
    f = x + 1.1868823 * x^2) 
} 

Và đầu vào mẫu & đầu ra:

> compute.quantiles(2:4, c('c','d','e')) 
[1] 2.643840 292.777208 3.823776 

Ưu điểm để thực hiện này là nó chỉ tính các giá trị cụ thể length(mu) mà cần phải được tính toán. Ngược lại, phương pháp vswitch ở trên tính giá trị length(mu) * M, trong đó M là số "trường hợp" trong nút chuyển. Vì vậy, nếu tính toán là tốn kém, hoặc nếu dữ liệu lớn, phiên bản này có thể là một chiến thắng.

Answer 4

Dưới đây là một cách tiếp cận khác:

library(data.table) 
# Case selection table: 
dtswitch <- data.table(type=letters[1:6], 
         result=c("6.3523 * mu^2", 
           "234.23 * mu", 
           "{s <- 9.8 * ((mu-0.3)/3)^(6/7)+0.19; mu + mu^2/s}", 
           "56.345 * mu^1.5", 
           "0.238986 * mu^2", 
           "mu + 1.1868823 * mu^2"), 
         key="type") 

# Data to which you want the cases applied: 
compute <- data.table(type=letters[3:5],mu=2:4,key="type") 

# Join the data table with the case selection table, and evaluate the results: 
dtswitch[compute,list(mu,result=eval(parse(text=result)))] 
#> type mu  result 
#>1: c 2 2.643840 
#>2: d 3 292.777208 
#>3: e 4 3.823776 

Thay vì tạo bảng dtswitch trong mã R, bạn có thể lưu trữ nó trong một bảng tính bên ngoài hoặc cơ sở dữ liệu và sau đó tải nó vào R. Có thể có ích nếu bạn có nhiều trường hợp khác nhau hoặc chúng thay đổi thường xuyên và bạn muốn kiểm soát chúng từ vị trí trung tâm.

Answer 5

Việc triển khai của Ken Williams là vswitch không hoạt động tốt đối với một số loại đầu vào. Tôi nghĩ cái này là linh hoạt hơn:

vswitch <- function(expr, ...) { 
    lookup <- list(...) 
    vec <- as.character(expr) 
    vec[is.na(vec)] <- "NA" 
    unname(do.call(c, lookup[vec])) 
} 

Để sử dụng nó với các giá trị tra cứu số, bạn cần phải trích dẫn hoặc backquote họ:

num_vec <- c(1, 3, 2, 2, 1) 
vswitch(num_vec, `1` = 10, `2` = 25, `3` = 50) 
## [1] 10 50 25 25 10 

Với tra cứu nhân vật:

char_vec <- letters[num_vec] 
vswitch(char_vec, a = "Albert", b = "Bertrand", c = "Charles") 
## [1] "Albert" "Charles" "Bertrand" "Bertrand" "Albert"