Re: [問題] 幾個資料預處理問題

[celestialgod (攸藍)]

※ 引述《sinclairJ (Jun)》之銘言：
: 不好意思，又要來請教各位先進了
: 資料檔大概格式如下（均是類別型資料）
: （實際資料約為200列乘500000行）
: ----------------------------
: 序  Y  X1  X2  X3
: 1   1   0    1    2
: 2   1   0    0    0
: 3   2   2    1    1
: 4   1   1    1    2
: 5   2   0    2    2
: 6   2   1    1    2
: 7   2   1    0    1
: 8   1   2    1    1
: 9   1   1    2    0
: 10  2   0    0    2
: ......
: ......
: .....
: -----------------------------
: 以下有幾個互相獨立的資料處理動作要請教各位:
: （1）如表格所示，Y有兩種類別，X有三種類別，我想做的處理是比較Y的兩種類別，其他
: 們的X變數是否為同樣類別
: 舉例:Y X1 X2 X3
:         1  0  1   2
:         1  0  2   2
:         2  0  0   1
:         2  0  1   1
:  然後因為X1都一樣，所以我要把X1刪除，請問這個預處理該如何於R上實現?

dat[,sapply(dat, function(x){ length(table(x))}) > 1]

: （2）接下來我要對每個X變數做類似這樣的處理
: 舉例:X1
:         0
:         1
:         2
:         1
:         2
:         2
:         1
:         2
:         1
:         1
: 先找出最小的類別，其所佔的比例
: 如X1最小的類別是0，比例為1/10，1/10就是我想得到的，只是迴圈不太明白該怎麼寫

dat = data.frame(Y = c(1,1,2,1,2,2,2,1,1,2),
                 X1= c(0,0,2,1,0,1,1,2,1,0),
                 X2= c(1,0,1,1,2,1,0,1,2,0),
                 X3= c(2,0,1,2,2,2,1,1,0,2))
lapply(dat, function(x){
 tmp = table(x)/length(x)
 output = min(tmp)
 names(output) = names(tmp)[which.min(tmp)]
 output
 })

: （3）X變數做C取2組合方式(兩兩相互)對Y做邏輯斯迴歸(這邊的X可轉成數值型資料來處
: 理)
: 舉例
: Y X1  X2  X3
: 1   2    1   0
: 2   1    0   1
: 3   2    0   0
: 如果資料是上述這樣
: 我就要建立三條迴歸
: Y~X1+X2
: Y~X2+X3
: Y~X1+X3
: 之後把顯著(p<0.05)的X變數挑出來
: 希望各位先進能指導指導小弟
: 若問題描述還不夠清楚
: 我會再補充，先跟版上各位先進說聲謝謝了

lapply(apply(combn(3, 2), 2, function(x){
   paste("Y-1~", paste("X", 1:2, sep="", collapse="+"))
 }), function(f) glm(as.formula(f), data = dat, family=binomial))


--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.166.185.71
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1429694718.A.C3B.html
→ celestialgod: 等一下再想想看很多行的情況下，有沒有比較快的方法
→ andrew43: 仔細看，其實我們各自寫出來的還蠻像的。不過你精簡多了
→ celestialgod: 精簡不一定快，有時候只是貪圖方便，我只是不喜歡
→ celestialgod: 太複雜QQ
→ sinclairJ: 謝謝兩位前輩指教 你們的方法都很受用 謝謝你們
→ celestialgod: 想到不用一行行做的方法，晚點再來寫個benchmark
※ 編輯: celestialgod (36.225.239.69), 04/23/2015 13:57:07