如何在R中循环lapply函数答案

【问题标题】：how to loop lapply function in R如何在R中循环lapply函数
【发布时间】：2021-02-16 17:20:55
【问题描述】：

我有两个大列表，

imputemodel 包含 1000 个列表，每个列表包含 11 个公式（每个特征 1 个）
训练有 1000 个数据帧，每个数据帧 11 列

我想使用 imputemodel 中每个列表的公式在每个数据帧上应用 rpart 函数。我如何循环这 1000 次而不必像下面这样写每一行？

 list1=list(lapply(imputemodel[[1]],rpart,data=train[[1]]))
 list2=list(lapply(imputemodel[[2]],rpart,data=train[[2]]))
 list3=list(lapply(imputemodel[[3]],rpart,data=train[[3]]))

 ...

 list1000 = ...

 combined list <- c(list1, list2, list3, ...., list1000)

【问题讨论】：

标签： r function simulation lapply rpart

【解决方案1】：

尝试使用Map：

combined_list <- Map(rpart, imputemodel, data = train)

使用lapply，您可以迭代索引和子集模型和数据。

combined_list <- lapply(seq_along(imputemodel), function(i) 
                        rpart(imputemodel[[i]], train[[i]]))

【讨论】：

我试过了，我得到了一个错误：formula.default(object, env = baseenv()) 中的错误：公式无效
rpart 需要一个公式对象，我猜你在 imputemodel 中有模型。这真的对你有用吗？ list1=lapply(imputemodel[[1]],rpart,data=train[[1]])
我的错，估算模型列表有公式。我已经编辑了问题
你可以试试combined_list <- Map(function(x, y) Map(rpart, x, y), imputemodel, train)。您确定要仅在一列上应用rpart 函数吗？
@lypnesum 你试过combined_list <- Map(function(x, y) Map(rpart, x, y), imputemodel, train) 吗？它返回什么？