按分组对股票价格进行自助法抽样
您在一家券商担任统计分析师。您从纽约证券交易所网站获得了一个月的每日股票价格数据。数据格式如下：
Company Price
1 Google 2863.00
2 Microsoft 335.46
3 Netflix 591.61
4 Facebook 346.91
...
您的老板希望每家公司的分布各自位于单独的列中，这样他就能在 Microsoft Excel 中更容易绘图。
数据已加载到您的工作区 df_stocks 中。您还编写了函数 mean_dist() 来执行自助法抽样。mean_dist() 接受某一家公司的数据框并输出一个向量。您需要并行运行此计算。furrr 包已为您加载。
本练习是课程的一部分
R 并行编程
练习说明
- 规划使用 4 个 worker 的 multisession。
- 按
Company列中的唯一值拆分数据框。 - 对拆分后的数据框应用
mean_dist()，使用可以将结果按列合并为数据框的future_map()变体。 - 恢复为顺序执行的计划。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Plan a multisession of four workers
___(___, ___)
df_stocks %>%
# Split the data by Company
___(___) %>%
# Apply mean_dist() using the correct future_map() variant
___(___)
# Revert to sequential plan
___(___)