Áp dụng danh sách hàm n cho mỗi hàng của một khung dữ liệu?

Question

Tôi có một danh sách các hàm

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() 

Và tôi có một dataframe:

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 

Đối với mỗi i hàng, tôi muốn đánh giá chức năng j trên mỗi j cột và tổng kết quả:

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])) 
} 

Làm cách nào để tôi thực hiện điều này một cách hiệu quả? Đây có phải là dịp thích hợp để thực hiện các chức năng plyr không? Nếu vậy, làm thế nào?

câu hỏi thưởng: tại sao là a[4]NA?

Đây có phải là thời điểm thích hợp để sử dụng các chức năng từ plyr, nếu có, làm cách nào tôi có thể làm như vậy?

Answer 1

Bỏ qua đoạn mã của bạn và gắn bó với đặc điểm kỹ thuật ban đầu của bạn mà bạn muốn áp dụng chức năng j vào số cột j và sau đó "tổng hợp các kết quả" ... bạn có thể làm:

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 

Tôi không chắc chắn cách bạn muốn bây giờ thêm kết quả (tức là hàng khôn ngoan hoặc cột khôn ngoan), vì vậy bạn có thể làm rowSums hoặc colSums trên ma trận này. Ví dụ:

colSums(mapply(do.call, funs, lapply(mydata, list))) 
# [1] 14.000000 36.000000 2.660066 8.000000 

Answer 2

Tại sao không chỉ viết một hàm cho tất cả 4 và áp dụng nó cho khung dữ liệu? Tất cả các chức năng của bạn đang vector hóa, và như vậy là splinefun, và điều này sẽ làm việc:

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

rowSums(fun(mydata)) 

Đây là đáng kể hiệu quả hơn "Foring" hay "áp dụng" trên các hàng.

Answer 3

tôi đã cố gắng sử dụng plyr::each:

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

và nó hoạt động tốt, nhưng khi tôi vượt qua chức năng tùy chỉnh tôi nhận được:

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

each có tài liệu rất ngắn, tôi không hoàn toàn nhận được những gì vấn đề.