在 R 中使用 lapply() 遍历一个 id答案

【问题标题】：Looping through an id using lapply() in R在 R 中使用 lapply() 遍历一个 id
【发布时间】：2014-10-24 12:56:38
【问题描述】：

我写了一个这样的函数：

myfunc <- function(data, c1, c2, c3) {
          res <- data*c1*c2*c3
          return(res)
          }

将myfunc 应用于向量data 我可以使用

lapply(data, myfunc, c1=2, c2=3, c3=4)

但我必须循环遍历一个 id 以及向量 data，以便结果向量（或矩阵）的每一行都包含一个 id 和相应的结果。

所以对于简单的情况，这将是：

myfunc <- function(id, data, c1, c2, c3) {
          res <- data*c1*c2*c3
          return(c(id, res))
          }

但我不能在上面使用lapply。我已经尝试将所有输入（id, data, c1, c2, c3）放入矩阵中以使用apply：

apply(matrix, 1, myfunc)

但它不起作用。

那么实现这一目标的最佳方法是什么？

提前致谢！

编辑：

这可能是数据矩阵：

      id data c1  c2  c3
 [1,] 32 1.12  2 2.5 2.8
 [2,] 33 1.14  2 2.5 2.8
 [3,] 34 1.21  2 2.5 2.8
 [4,] 35 1.22  2 2.5 2.8
 [5,] 36 1.27  2 2.5 2.8
 [6,] 37 1.30  2 2.5 2.8
 [7,] 38 1.32  2 2.5 2.8
 [8,] 39 1.36  2 2.5 2.8
 [9,] 40 1.44  2 2.5 2.8
[10,] 41 1.45  2 2.5 2.8

列 id 应循环通过，myfunc 应应用于其他列。我期望（或要求）这样的结果：

      id   res
 [1,] 32 15.68
 [2,] 33 15.96
 [3,] 34 16.94
 [4,] 35 17.08
 [5,] 36 17.78
 [6,] 37 18.20
 [7,] 38 18.48
 [8,] 39 19.04
 [9,] 40 20.16
[10,] 41 20.30

【问题讨论】：

我们可以提供一个可重现的示例（具有预期结果）吗？

标签： r apply lapply

【解决方案1】：

我个人更愿意使用apply：

x <- data.frame(id = 32:41, 
                data = c(1.12, 1.14, 1.21, 1.22, 1.27, 1.3, 1.32, 1.36, 1.44, 1.45), 
                c1 = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), 
                c2 = c(2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5), 
                c3 = c(2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8))
x$res <- apply(x[,-1],1,prod)
x[, c("id", "res")]

【讨论】：

我就是这样做的

【解决方案2】：

无需使用函数，使用data.table 这是您数据的原子示例：

library(data.table)

lst = list(id=c(32,33,34), data=c(1.12,1.14,1.21), c1=rep(2,3),c2=rep(2.5,3),c3=rep(2.8,3))
M = do.call(cbind, lst)

 #     id data c1  c2  c3
#[1,] 32 1.12  2 2.5 2.8
#[2,] 33 1.14  2 2.5 2.8
#[3,] 34 1.21  2 2.5 2.8

dt = as.data.table(M)

我们可以继续：

dt[,res:=data*c1*c2*c3]
as.matrix(dt[,list(id,res)])
#     id   res
#[1,] 32 15.68
#[2,] 33 15.96
#[3,] 34 16.94

【讨论】：

嗯，实际上这个函数要复杂得多。我只是想指出有常数和一个向量。
我看不出问题出在哪里，如果 f 是你的函数：dt[,res:=f(data,c1,c2,c3)]
好的，我明白了。对不起，我只是没有得到它......似乎是一种可行的方式
尤其是我有大量数据！

【解决方案3】：

为什么在数据框中没有数据，然后：

> ddf$res = with(ddf, data*c1*c2*c3)
> ddf
      id data c1  c2  c3   res
[1,]  32 1.12  2 2.5 2.8 15.68
[2,]  33 1.14  2 2.5 2.8 15.96
[3,]  34 1.21  2 2.5 2.8 16.94
[4,]  35 1.22  2 2.5 2.8 17.08
[5,]  36 1.27  2 2.5 2.8 17.78
[6,]  37 1.30  2 2.5 2.8 18.20
[7,]  38 1.32  2 2.5 2.8 18.48
[8,]  39 1.36  2 2.5 2.8 19.04
[9,]  40 1.44  2 2.5 2.8 20.16
[10,] 41 1.45  2 2.5 2.8 20.30

【讨论】：

我喜欢那个，不需要额外的包。
不要失去耐心 ;) 只是必须尝试一下。

【解决方案4】：

除非我很笨，否则这可能很简单。

那么，你明白如何使用 lapply 创建向量 res 了吧？只需将其与您的 id 列一起加入即可。它们的顺序相同，因此 ID 将匹配。

cbind(data$id, res)

【讨论】：

我已经考虑过了，但我正在寻找一种更优雅的方式