問題タブ [mapply]

行列の各行または列に関数を適用しようとしていますが、行ごとに異なる引数値を渡す必要があります。

lapply や mapply などに精通していると思っていましたが、おそらく十分ではありません。

簡単な例として：

各行に関数を適用したいとしましょう。

ただし、私の関数は引数を取るため、次のようになります。

しかし、引数が行ごとに異なる値を取るようにしたい場合、それを行う正しい方法を見つけることができません。複数の値を持つ 'myArgument' を定義すると、ベクトル全体が明らかに 'myFunction' の各呼び出しに渡されます。

apply と多変量 mapply の間の一種のハイブリッドが必要になると思います。それは理にかなっていますか？

私の目標を達成するための「汚い」方法の1つは、マトリックスを行（または列）で分割し、結果のリストでmapplyを使用して、結果をマトリックスにマージすることです：

スイープ、集計、すべての *apply バリエーションを見てみましたが、私のニーズに完全に一致するものは見つかりませんでした。私はそれを逃しましたか？

ご協力ありがとうございました。

私は多くの主題を持つ膨大なデータを持っています。データには次の列があります。

被験者 ID ごとに個別のプロット (CONC 対 TIME) を描画し、それを被験者の ID 番号とともに作業ディレクトリに自動的に保存したいと思います。

私は単純なプロットを使用していますが、それをすべてのサブジェクト ID に適用し、プロットを作業ディレクトリに自動的に保存する方法について助けが必要です。

私はRStudioを使用しています

あなたの支援に感謝します!

私はR 3.1.1を搭載したMac OS 10.10を使用しています

次のデータ フレームがaありb、同じ属性があるとします。

そして、元のデータフレームが次の目的の出力で変更を反映するように、両方で同時にaクリーニング/いくつかの機能（列のドロップや最初の列の2倍など）を適用する必要があるとします。b

for ループと *apply 関数を学習したばかりですが、それらをデータ フレームに適用すると混乱します (これはそうではありませんaがb、はるかに大きいです)。

私は次のデータを持っています。xはベクトルindicesのリストで、インデックスのリストです。

私がやりたいことは、リスト内で表される各ベクトルをステップスルーしx、そのベクトルに基づいてそのベクトルからサブ選択することindicesです。したがって、期待される結果は

で試してみましたmapply

しかし、それは私がやりたいことをしていません。ポインタはありますか？前もって感謝します。

apply 一連の関数のいずれかを使用して記述できるはずのいくつかの R コードを使用していますが、その方法がわかりません。複数の列を持つデータフレームがあり、関数を呼び出したいのですが、関数の入力はデータフレームの複数の列を使用しています。このデータと関数 f があるとします。

この関数は、いくつかの特定の値に対してうまく機能します:

データ フレームの各列 S と T に関数を適用したいと考えています。したがって、私のコードは次のようになります。

これによりエラーが発生します。

問題は次のとおりだと確信しています。「ステップ」はベクトルです。エレガントなソリューションに本当に感謝します。これが何らかの意味を成していることを願っています。アドバイスをいただければ幸いです。

これは、適用の質問/データ管理の質問/それらの組み合わせである可能性があります。私はRに比較的慣れておらず、RとStataでデータを管理する方法を広範囲に調整しています（例として）。私は広範囲に読みましたが、（1）グループごとにデータフレームからベクトルを抽出する方法の良い例を見つけていません。(2) これらのベクトルのすべての組み合わせに対してペアごとに関数を適用します。(3) 結果を行列として出力するので、皆さんにお願いしたいことがあります。以下の例では、すべての変数名/データを単純化しました。

次のような構造のデータフレーム df があります。

ID スコア 1 サブセットと ID スコア 2 サブセットの共分散行列を作成する必要があります。つまり、score1 と score2 の両方に対して次の計算を実行したいと思います。

データを 2 つ (score1 用に 1 つ、score2 用に 1 つ) のリスト、データフレーム、またはマトリックスに出力したいと思います (ここで、s1-1 は id=1 の score1 ベクトルです)。

私の問題は、(1) そのような分析に適した形式になるようにデータを操作することと、(2) どの適用関数を使用するのが最も適切かを判断すること (おそらく maply?) に直面していることです。現在、分割を使用してデータをグループに分割していますが、そこから操作する方法がわかりません。

これにより、applyでの操作方法が100％明確ではないリストが得られます。head(databy.id) はおおよそ次のようになります。

私はこれをループで解決できます (そして解決しました) が、次に繰り返しスコアをランダム化し、多くのそのような行列をシミュレート/保存する必要があるため (ループを介して非常に時間がかかります)、そうしないことを好みます。ddply、mapply、またはその他の関数を使用する必要がありますか? 続行する方法について何か提案はありますか？

R の 2 つのデータフレーム間で列単位の ttest を実行したいと考えttest(df1$col1,df2$col1)ていttest(df1$col2,df2$col2)ます。何かのようなもの：mapplyMap

完全に機能しますが、df 列の 1 つに NA がある場合、次のエラーで失敗します。

na.rm質問:ジョブを完了するためにどのように使用できますか? たとえば、tnav_DJF.csv[,-1] の列に Nas があり、tnav_DJF_histo.csv[,-1] に NAs がないmapply場合、これらの列の分析を無視またはスキップするように指示するにはどうすればよいですか?

どうもありがとう。

aez。