R 如何创建列表列表,然后对其执行向量化函数
我在这个请求中寻找两个具体的帮助点 1如何根据我的数据库all.df创建列表 2如何在此列表列表上矢量化函数 我正在尝试使用Prophet库在客户/产品级别生成预测。 我正在努力使操作矢量化。 我目前运行一个for循环,我希望避免并加快我的计算 用于分析的数据 这是我的预测功能 目前,我使用for循环一次处理一个客户/产品 我想将整个操作矢量化: 1-创建列表列表,即通过以下方式拆分all.df: 一个产品然后 b按客户分类 2-然后将daily_forecast功能映射到上面1中创建的列表列表上R 如何创建列表列表,然后对其执行向量化函数,r,list,purrr,facebook-prophet,R,List,Purrr,Facebook Prophet,我在这个请求中寻找两个具体的帮助点 1如何根据我的数据库all.df创建列表 2如何在此列表列表上矢量化函数 我正在尝试使用Prophet库在客户/产品级别生成预测。 我正在努力使操作矢量化。 我目前运行一个for循环,我希望避免并加快我的计算 用于分析的数据 这是我的预测功能 目前,我使用for循环一次处理一个客户/产品 我想将整个操作矢量化: 1-创建列表列表,即通过以下方式拆分all.df: 一个产品然后 b按客户分类 2-然后将daily_forecast功能映射到上面1中创建的列表列表
我非常希望使用purrr之外的函数。以下是我如何使用purrr实现您的要求: 但以下内容对我来说更自然,将所有内容都保存在一个数据框架中:
res_2 <-
all.df %>%
rename(ds = Date, y = Revenue) %>%
nest(ds, y) %>%
transmute(Customer, Product, res = map(data, daily_forecast)) %>%
unnest()
# # A tibble: 4,380 × 5
# Customer Product Date Actual.Revenue fcast.daily
# <fctr> <fctr> <date> <int> <dbl>
# 1 a xxx 2017-01-01 76 55.93109
# 2 a xxx 2017-01-02 87 57.92577
# 3 a xxx 2017-01-03 87 51.92263
# 4 a xxx 2017-01-04 56 51.86267
# 5 a xxx 2017-01-05 83 54.04588
# 6 a xxx 2017-01-06 17 52.75289
# 7 a xxx 2017-01-07 19 52.35083
# 8 a xxx 2017-01-08 72 53.91887
# 9 a xxx 2017-01-09 92 55.81202
# 10 a xxx 2017-01-10 35 49.78302
# # ... with 4,370 more rows
谢谢爱你的第二个解决方案,它是令人难以置信的优雅,有一个自然流到它。我希望我能不止一次投票支持这个答案!我一直在使用你的nest解决方案来解决我的许多难题。这是一个非常有用的策略,你能写一篇关于如何有效地使用它的博客并通过r-bloggers.com发布吗
daily_forecast <- function(df, forecast.days = 365){
# fit actuals into prophet
m <- prophet(df,
yearly.seasonality = TRUE,
weekly.seasonality = TRUE,
changepoint.prior.scale = 0.55) # default value is 0.05
# create dummy data frame to hold prodictions
future <- make_future_dataframe(m, periods = forecast.days, freq = "day")
# run the prediction
forecast <- predict(m, future)
### Select the date and forecast from the model and then merge with actuals
daily_fcast <- forecast %>% select(ds, yhat) %>% dplyr::rename(Date = ds, fcast.daily = yhat)
actual.to.merge <- df %>% dplyr::rename(Date = ds, Actual.Revenue = y)
daily_fcast <- merge(actual.to.merge, daily_fcast, all = TRUE)
}
x <- df1 %>% select(-c(Customer, Product)) %>%
dplyr::rename(ds = Date, y = Revenue) %>%
daily_forecast()
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(prophet)
res <-
all.df %>%
split(.$Customer) %>%
map(~ split(.x, .x$Product)) %>%
at_depth(2, select, ds = Date, y = Revenue) %>%
at_depth(2, daily_forecast)
str(res)
# List of 2
# $ a:List of 2
# ..$ xxx:'data.frame': 1095 obs. of 3 variables:
# .. ..$ Date : Date[1:1095], format: "2017-01-01" ...
# .. ..$ Actual.Revenue: int [1:1095] 76 87 87 56 83 17 19 72 92 35 ...
# .. ..$ fcast.daily : num [1:1095] 55.9 57.9 51.9 51.9 54 ...
# ..$ yyy:'data.frame': 1095 obs. of 3 variables:
# .. ..$ Date : Date[1:1095], format: "2017-01-01" ...
# .. ..$ Actual.Revenue: int [1:1095] 62 87 175 186 168 190 30 192 119 170 ...
# .. ..$ fcast.daily : num [1:1095] 121 121 119 119 116 ...
# $ b:List of 2
# ..$ xxx:'data.frame': 1095 obs. of 3 variables:
# .. ..$ Date : Date[1:1095], format: "2017-01-01" ...
# .. ..$ Actual.Revenue: int [1:1095] 71 94 81 32 85 59 59 55 50 50 ...
# .. ..$ fcast.daily : num [1:1095] 51.9 54.2 54.5 53.1 51.9 ...
# ..$ yyy:'data.frame': 1095 obs. of 3 variables:
# .. ..$ Date : Date[1:1095], format: "2017-01-01" ...
# .. ..$ Actual.Revenue: int [1:1095] 105 46 153 136 59 59 34 72 70 85 ...
# .. ..$ fcast.daily : num [1:1095] 103.3 103.3 103.1 103.1 91.5 ...
res_2 <-
all.df %>%
rename(ds = Date, y = Revenue) %>%
nest(ds, y) %>%
transmute(Customer, Product, res = map(data, daily_forecast)) %>%
unnest()
# # A tibble: 4,380 × 5
# Customer Product Date Actual.Revenue fcast.daily
# <fctr> <fctr> <date> <int> <dbl>
# 1 a xxx 2017-01-01 76 55.93109
# 2 a xxx 2017-01-02 87 57.92577
# 3 a xxx 2017-01-03 87 51.92263
# 4 a xxx 2017-01-04 56 51.86267
# 5 a xxx 2017-01-05 83 54.04588
# 6 a xxx 2017-01-06 17 52.75289
# 7 a xxx 2017-01-07 19 52.35083
# 8 a xxx 2017-01-08 72 53.91887
# 9 a xxx 2017-01-09 92 55.81202
# 10 a xxx 2017-01-10 35 49.78302
# # ... with 4,370 more rows