R mapply() 在具有递归形式的特定函数上（使用 for）答案

【问题标题】：R mapply() on specific function with recursive form (using for)R mapply() 在具有递归形式的特定函数上（使用 for）
【发布时间】：2015-02-19 06:32:14
【问题描述】：

我正在处理一些 R 代码，我确信这些代码必须能够使用 apply 系列函数之一编写，但我不知道如何编写。我有一个包含多列的数据框，我想调用一个函数，函数的输入使用数据框中的多列。假设我有这个数据和一个函数 f：

data<- data.frame(T=c(1,2,3,4), S=c(3,7,8,4), K=c(5,6,11,9))
data
V<-c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6)

f<-function(para_h,S,T,a,t,b){
  r<- V
  steps<-T
  # Recursive form: Terminal condition for the A and B at time T
  A_T=0
  B_T=0
  A=c()
  B=c()
  #  A and B a time T-1
  A[1]= r[steps]*a 
  B[1]= a*para_h[5]+ ((para_h[4])^(-2))         
  # Recursion back to time t      
  for (i in 2:steps){
    A[i]= A[i-1]+ r[steps-i+1]*a + para_h[1]*B[i-1]
    B[i]= para_h[2]*B[i-1]+a*para_h[5]+ (para_h[4]^(-2))
}
  f = exp(log(S)*a + A[t] + B[t]*b )

  return(f)
}

此函数适用于某些特定值：

> para_h<-c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.7)
> f(para_h,S=3,T=2,a=0.4,t=1,b=0.1)
[1] 3.204144

我想对数据框中的每一列 S 和 T 应用一个函数。所以，我的代码看起来像：

mapply(function(para_h,S,T,a,t,b) f(para_h,S,T,a,t,b) ,para_h,S=data$S,T=data$T,a=0.4,t=1,b=0.1)

这给出了一个错误：

> mapply(function(para_h,S,T,a,t,b) f(para_h,S,T,a,t,b) ,para_h,S=data$S,T=data$T,a=0.4,t=1,b=0.1)
Error in A[i] = A[i - 1] + r[steps - i + 1] * a + para_h[1] * B[i - 1] : 
  replacement has length zero

我很确定问题在于：“步骤”是向量。非常感谢一个优雅的解决方案。我希望这有某种意义，任何建议将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r dataframe apply mapply

【解决方案1】：

几件事：

1) 函数的每次调用都需要完整的 para_h 向量，但在您的 mapply 代码中，它一次只能接收一个值，因此您可能想要这样的东西：

 mapply(function(S,T) f(para_h,S,T,a=0.4,t=1,b=0.1), data$S, data$T)

或者这个：

 apply(data,1,function(d) f(para_h,d['S'],d['T'],a=0.4,t=1,b=0.1))

2) 您的函数在T==1 时抛出错误（data 的第一行就是这种情况），因此您可能需要修改示例数据集才能运行此代码。

【讨论】：