R：分别对两个变量的每个元素应用一个函数答案

【问题标题】：R: apply a function to every element of two variables respectivelyR：分别对两个变量的每个元素应用一个函数
【发布时间】：2016-05-23 00:21:48
【问题描述】：

我有一个带有两个变量 x 和 y 的函数：

fun1 <- function(x,y) {
  z <- x+y
  return(z)
}

该功能自行正常工作：

fun1(15,20)

但是当我尝试通过应用函数将它与 x 和 y 的两个向量一起使用时，我没有得到正确的 56*121 数组

Lx  <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)

mapply(fun1, Lx, Ly)

感谢您的帮助以及有关最快解决方案的建议（例如，data.table 或 dplyr 解决方案比应用更快）。

【问题讨论】：

认为你想要 outer : outer(Lx, Ly, fun1) 或 this q/a

标签： r apply mapply multiple-arguments

【解决方案1】：

如果您想使用mapply()，您必须为其提供 n 个大小相同的参数列表，并将其传递给函数 n，如下所示：

mapply(fun1,c(1,2,3), c(4, 5, 6))
[1] 5 7 9

或者一个参数可以是一个标量，如下所示：

mapply(fun1,c(1,2,3), 4)
[1] 5 6 7

由于您尝试使用 Lx 和 Ly 的所有组合，您可以迭代一个列表，然后迭代另一个列表，例如：

sapply(Lx, function(x) mapply(fun1,x,Ly))

或

sapply(Ly, function(y) mapply(fun1,Lx,y))

产生与 rawr 命题相同的结果

outer(Lx, Ly, fun1)

outer() 更快

【讨论】：

【解决方案2】：

正如您所描述的那样，使用dplyr 解决这个问题很奇怪。您似乎想要使用向量，而不是 data.frames，并且dplyr 函数期望 data.frames 输入并返回 data.frames，即它的输入和输出是幂等的。要使用向量，您应该使用outer。但是dplyr 可以硬着头皮去做这个任务......

# define variables
Lx  <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)
dx <- as.data.frame(Lx)
dy <- as.data.frame(Ly)

require(dplyr)
require(magrittr)  # for the %<>% operator

# the dplyr solution
(dx %<>% mutate(dummy_col = 1)) %>% 
     full_join(
         (dy %<>% mutate(dummy_col = 1)), by='dummy_col') %>% 
     select(-dummy_col) %>% 
     transmute(result = Lx + Ly)

【讨论】：

【解决方案3】：

好吧，您使用的是不同长度的向量，但如果我理解正确，这可能会有所帮助。我刚刚用变量 i 做了一个哑函数

fun1 <- function(x,y) {
  z <- x+y
  return(z)
}


fun1(15,20)


Lx  <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)


fun1I <- function(x,y,i)
{


  fun1(x[i],y[i])


}


fun1IR <- function(x,y)
{


  function(i)fun1I(x=x,y=y,i=i) #return dumby function

}



testfun <- fun1IR(Lx,Ly) # creates function with data Lx and Ly in variable i

mapply(testfun, 1:min(length(Lx),length(Ly)))

【讨论】：