对每一行应用函数并使用列作为参数答案

【问题标题】：apply function for every ith row and use columns as arguments对每一行应用函数并使用列作为参数
【发布时间】：2014-01-29 17:46:02
【问题描述】：

很抱歉，如果以前有人问过这个问题，但找不到我的问题的解决方案。哪个apply-like 函数适合以下情况？

我有一个 R 函数，它有 3 个参数 (x, y, z)。它的作用基本上是调用PostgreSQL 函数，该函数查询x, y, z 并检索由相应值a, b, c 组成的数据帧，类似这样；

myfunc <- function(x, y, z){
  get.df <- fn$sqldf("SELECT * FROM retrieve_meta_data('$x', '$y', '$z')")
# get.df is a dataframe consisting of x number of rows and columns a, b, c
# some dataframe manipulation... 
  return(get.df)
}

我正在寻找的是通过使用具有 x 行和列数 x, y, z 的数据框 (call.df) 来调用此函数。所以apply 每一行的函数并使用列作为参数。

我查看了一系列类似apply 的函数，但到目前为止我都失败了。这可能很容易。

我想像apply(call.df, c(1,2), myfunc) 这样的东西，但这会产生错误；

Error in eval(expr, envir, enclos) : 
argument "y" is missing, with no default

我希望在不提供任何虚拟数据的情况下足够清楚。任何指针将不胜感激，谢谢！

【问题讨论】：

标签： r apply

【解决方案1】：

如果 x、y 和 z 是 df 的前三列，那么这应该有效：

apply(df,1,function(params)myfunc(params[1],params[2], params[3]))

apply(df,1,FUN) 采用第一个参数df，并将其按行传递给 FUN（因为第二个参数是 1）。所以在function(params) 中，params 是df 的一行。因此，params[1] 是该行的第一列，依此类推。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的参数属于不同类型，则此版本将起作用，但在这种情况下，它们看起来都是字符或可以被视为字符，因此 apply 可以正常工作。

sapply(
  split(df, 1:nrow(df)),
  function(x) do.call(myfunc, x)
)

【讨论】：

啊，是的，当然！很好，有不同的解决方案。大家干杯！

【解决方案3】：

如果您提供示例数据以便获得与您的情况相匹配的答案会很有帮助，但听起来您正在寻找mapply，例如，

do.call(mapply, c(myfunc, call.df[c(x.col, y.col, z.col)]))

【讨论】：

【解决方案4】：

只需申请1 即可获得保证金；然后该行作为向量传递给您的函数，您应该能够处理它。例如：

> apply(iris, 1, function(v) paste(v["Species"], v["Sepal.Width"]))
[1] "setosa 3.5"     "setosa 3.0"     "setosa 3.2"     "setosa 3.1"
...

【讨论】：