是否有一个有效的 R 函数来从函数生成数据帧？答案

【问题标题】：Is there an efficient R function to generate a dataframe from a function?是否有一个有效的 R 函数来从函数生成数据帧？
【发布时间】：2021-07-28 17:01:04
【问题描述】：

我想生成一个数据框，其中每一行都由几个属性的叉积函数给出。这可以强制完成：

seed <- expand.grid(
  c(1,2,3), 
  c(4,5,6)
)
d <- data.frame() 
for(i in 1:nrow(seed)) {
  d[i,"prop1"] = f(seed[i,])
  d[i,"prop2"] = g(seed[i,])
}

其中f 和g 是函数。但我更喜欢功能版本。我尝试使用pmap：

pmap(seed, ~ data.frame(
  prop1 = f(..1, ..2), 
  prop2 = g(..1, ..2))
)

但这并没有给我一个数据框。有没有一种（有效的）方法可以在没有循环的情况下做到这一点？

【问题讨论】：

f 和 g 是做什么的？
你最好的选择是用一些聪明的矩阵代数替换这些函数。我不知道这是否可能，因为您还没有共享功能。
f 和 g 是任意函数，没有返回单个值的副作用。我需要一个内部结构无关紧要的解决方案。
您对问题的约束越多，解决方案的效率就越高。对于任意函数，解释语言只能做这么多。默认情况下，R 已经激活了 JIT 字节编译。如果您不愿意对此进行更多限制，我相信如果您不愿意优化函数的实现并在 Rcpp 中理想地实现您的函数，那么您将不走运。

标签： r dataframe functional-programming

【解决方案1】：

如果f 和g 返回原子值以填充数据帧d，为什么不直接返回完整的向量，而是通过将seed 传递给函数呢？例如

d$prop1 <- f(seed)
d$prop2 <- g(seed)

【讨论】：

图像f 类似于sum。对于sum，我们有rowSums，但是对于这样的任意函数没有有效的解决方案。
如果f(seed[i, ])返回单个值，则更新f以接受seed作为参数并在函数本身中处理所有i，存储为向量并返回向量。我错过了什么吗？