将列表对象传递给 R 中的 lapply

Question

library(rpart)
# Fit 3 models
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
fit2 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis,
              parms = list(prior = c(.65,.35), split = "information"))
fit3 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis,
              control = rpart.control(cp = 0.05))

# Combine into a single list
input <- list(fit, fit2, fit3)

# Define parameters for `myfun`
newdata <- kyphosis[1:20, -1]
rate <- 0.1

myfun <- function(mod, newdata, rate){
  if(length(mod) == 1){
    return(0)
  }else apply(sapply(2:length(mod), function(x) rate * predict(mod[[x]], newdata = newdata)), 1, sum)
}

我希望我的最终输出 mylist 是一个长度为 3 的列表。列表中的第一个条目包含向量

myfun(mod = input[1], newdata = newdata, rate = rate)

第二个包含

myfun(mod = input[1:2], newdata = newdata, rate = rate)

第三个包含：

myfun(mod = input[1:3], newdata = newdata, rate = rate)

因此，最终输出 mylist 应该如下所示：

> mylist
[[1]]
[1] 0

[[2]]
 [1] 0.027932897 0.091563089 0.027932897 0.081616742 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.027932897 0.091563089
[12] 0.091563089 0.081616742 0.081616742 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.091563089 0.081616742 0.072067103 0.008436911
[23] 0.072067103 0.018383258 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.072067103 0.008436911 0.008436911 0.018383258
[34] 0.018383258 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.008436911 0.018383258

[[3]]
 [1] 0.07003816 0.18188567 0.07003816 0.12372201 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.11825548 0.18188567 0.18188567
[13] 0.12372201 0.17193932 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.18188567 0.17193932 0.12996184 0.01811433 0.12996184 0.07627799
[25] 0.01811433 0.01811433 0.01811433 0.01811433 0.01811433 0.08174452 0.01811433 0.01811433 0.07627799 0.02806068 0.01811433 0.01811433
[37] 0.01811433 0.01811433 0.01811433 0.02806068

有没有不使用 for 循环的快速方法？我正在尝试使用lapply，但它给了我一个错误。

> lapply(input, FUN = myfun, newdata = newdata, rate = rate)
 Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')" 

此外，我不确定lapply 是否适合在这里使用。我认为通过使用lapply，它会将input[[1]]、input[[2]] 和input[[3]] 传递到myfun。但是，我想传入input[1]、input[1:2] 和input[1:3]。

在这个玩具示例中，input 是 3 个 rpart 对象的列表。但是，如果 input 是 100 个 rpart 对象的列表，我想避免使用 for 循环，因为那样效率很低。

Answer 1

使用lapply，您可以：

lapply(seq_along(input), function(x) 
       myfun(mod = input[seq_len(x)], newdata = newdata, rate = rate))

#[[1]]
#[1] 0

#[[2]]
# [1] 0.0279 0.0916 0.0279 0.0816 0.0916 0.0916 0.0916 0.0916 0.0916 0.0279
#[11] 0.0916 0.0916 0.0816 0.0816 0.0916 0.0916 0.0916 0.0916 0.0916 0.0816
#[21] 0.0721 0.0084 0.0721 0.0184 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0721
#[31] 0.0084 0.0084 0.0184 0.0184 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0184

#[[3]]
# [1] 0.070 0.182 0.070 0.124 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 0.118 0.182
#[12] 0.182 0.124 0.172 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 0.172 0.130 0.018
#[23] 0.130 0.076 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.082 0.018 0.018 0.076
#[34] 0.028 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.028