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関数のリストがあります

funs <- list(fn1 = function(x) x^2,
             fn2 = function(x) x^3,               
             fn3 = function(x) sin(x),
             fn4 = function(x) x+1)
#in reality these are all f = splinefun()

そして、私はデータフレームを持っています:

mydata <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 2),
                     x2 = c(3, 2, 1, 0),
                     x3 = c(1, 2, 2, 3),
                     x4 = c(1, 2, 1, 2))
#actually a 500x15 dataframe of 500 samples from 15 parameters

i行ごとに、j列ごとに関数jを評価し、結果を合計したいと思います。

unlist(funs)
attach(mydata)
a <- rep(NA,4)
for (i in 1:4) {
     a[i] <- sum(fn1(x1[i]), fn2(x2[i]), fn3(x3[i]), fn4(x4[i]))
}

これを効率的に行うにはどうすればよいですか？plyrこれは機能を実装する適切な機会ですか? もしそうなら、どのように？

おまけの質問: なぜa[4] NAですか?

の関数を使用するのに適切な時期plyrですか?

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3 に答える 3

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コードスニペットを無視し、関数jを列番号jに適用してから「結果を合計する」という最初の仕様に固執します...次のことができます。

mapply( do.call, funs, lapply( mydata, list))
#      [,1] [,2]      [,3] [,4]
# [1,]    1   27 0.8414710    2
# [2,]    4    8 0.9092974    3
# [3,]    9    1 0.9092974    3

結果を追加する方法 (つまり、行方向または列方向) がわからなかったので、このマトリックスでまたはのいずれrowSumsかを実行できます。colSums例えば：

colSums( mapply( do.call, funs,  lapply( mydata, list)) )
# [1] 14.000000 36.000000  2.660066  8.000000
于 2011-01-22T00:42:01.853 に答える
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4つすべてに対して1つの関数を作成して、データフレームに適用しないのはなぜですか? すべての関数はベクトル化されており、ベクトル化されているためsplinefun、次のように動作します。

fun <-  function(df)
    cbind(df[, 1]^2, df[, 2]^3, sin(df[, 3]), df[, 4] + 1)

rowSums(fun(mydata))

これは、行を「foring」または「applying」するよりもかなり効率的です。

于 2011-01-22T14:13:00.930 に答える
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私は使用してみましたplyr::each：

library(plyr)
sapply(mydata, each(min, max))
    x1 x2 x3 x4
min  1  0  1  1
max  3  3  3  2

正常に動作しますが、カスタム関数を渡すと次のようになります。

sapply(mydata, each(fn1, fn2))
Error in proto[[i]] <- fs[[i]](x, ...) :
  more elements supplied than there are to replace

each非常に簡単なドキュメントがありますが、何が問題なのかよくわかりません。

于 2011-01-22T19:07:28.943 に答える