在每一行数据帧上调用类似应用的函数，每行有多个参数
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【中文标题】在每一行数据帧上调用类似应用的函数，每行有多个参数【英文标题】：Call apply-like function on each row of dataframe with multiple arguments from each row 【发布时间】：2013-02-10 03:08:15 【问题描述】：我有一个包含多列的数据框。对于数据框中的每一行，我想在该行上调用一个函数，并且该函数的输入使用该行中的多个列。例如，假设我有这个数据和这个接受两个参数的 testFunc：
> df <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
> df
x y z
1 1 3 5
2 2 4 6
> testFunc <- function(a, b) a + b
假设我想将此 testFunc 应用于列 x 和 z。所以，对于第 1 行，我想要 1+5，对于第 2 行，我想要 2 + 6。有没有办法在不编写 for 循环的情况下做到这一点，也许使用 apply 函数系列？
我试过这个：
> df[,c('x','z')]
x z
1 1 5
2 2 6
> lapply(df[,c('x','z')], testFunc)
Error in a + b : 'b' is missing
但有错误，有什么想法吗？
编辑：我要调用的实际函数不是简单的求和，而是 power.t.test。我使用 a+b 只是为了举例。最终目标是能够做这样的事情（用伪代码编写）：
df = data.frame(
delta=c(delta_values),
power=c(power_values),
sig.level=c(sig.level_values)
)
lapply(df, power.t.test(delta_from_each_row_of_df,
power_from_each_row_of_df,
sig.level_from_each_row_of_df
))
其中结果是每行 df 的 power.t.test 的输出向量。
【问题讨论】：
另见***.com/a/24728107/946850dplyr方式。
【参考方案1】：
一个非常好的函数是来自plyr 的adply，特别是如果你想将结果附加到原始数据帧。这个函数和它的表弟ddply 为我省去了很多麻烦和代码行！
df_appended <- adply(df, 1, mutate, sum=x+z)
或者，你可以调用你想要的函数。
df_appended <- adply(df, 1, mutate, sum=testFunc(x,z))
【讨论】：
adply() 可以处理返回列表或数据帧的函数吗？例如，如果 testFunc() 返回一个列表怎么办？是否会使用 unnest() 将其变异为 df_appened 的其他列？【参考方案2】：data.table 也有一种非常直观的方法：
library(data.table)
sample_fxn = function(x,y,z)
return((x+y)*z)
df = data.table(A = 1:5,B=seq(2,10,2),C = 6:10)
> df
A B C
1: 1 2 6
2: 2 4 7
3: 3 6 8
4: 4 8 9
5: 5 10 10
:= 运算符可以在括号内调用以使用函数添加新列
df[,new_column := sample_fxn(A,B,C)]
> df
A B C new_column
1: 1 2 6 18
2: 2 4 7 42
3: 3 6 8 72
4: 4 8 9 108
5: 5 10 10 150
使用这种方法也很容易接受常量作为参数：
df[,new_column2 := sample_fxn(A,B,2)]
> df
A B C new_column new_column2
1: 1 2 6 18 6
2: 2 4 7 42 12
3: 3 6 8 72 18
4: 4 8 9 108 24
5: 5 10 10 150 30
【讨论】：
【参考方案3】：我来这里是为了寻找 tidyverse 函数名——我知道它存在。添加此内容以供（我的）未来参考和tidyverse 爱好者：purrrlyr:invoke_rows（旧版本为purrr:invoke_rows）。
与原始问题中的标准统计方法有关，broom 包可能会有所帮助。
【讨论】：
【参考方案4】：这是另一种方法。更直观。
我觉得一些答案没有考虑到一个关键方面，我为后代指出，apply() 让您可以轻松地进行行计算，但仅适用于矩阵（所有数字）数据
数据框仍然可以对列进行操作：
as.data.frame(lapply(df, myFunctionForColumn()))
要对行进行操作，我们先进行转置。
tdf<-as.data.frame(t(df))
as.data.frame(lapply(tdf, myFunctionForRow()))
缺点是我相信 R 会复制您的数据表。 这可能是内存问题。 （这真的很可悲，因为 tdf 在编程上很简单，只是作为原始 df 的迭代器，从而节省了内存，但 R 不允许指针或迭代器引用。）
另外，一个相关的问题是如何对数据框中的每个单独的单元格进行操作。
newdf <- as.data.frame(lapply(df, function(x) sapply(x, myFunctionForEachCell()))
【讨论】：
【参考方案5】：
dplyr 包的新答案
如果您要应用的函数是矢量化的，
那么你可以使用dplyr 包中的mutate 函数：
> library(dplyr)
> myf <- function(tens, ones) 10 * tens + ones
> x <- data.frame(hundreds = 7:9, tens = 1:3, ones = 4:6)
> mutate(x, value = myf(tens, ones))
hundreds tens ones value
1 7 1 4 14
2 8 2 5 25
3 9 3 6 36
plyr 包的旧答案
在我看来，
最适合该任务的工具是来自plyr 包的mdply。
例子：
> library(plyr)
> x <- data.frame(tens = 1:3, ones = 4:6)
> mdply(x, function(tens, ones) 10 * tens + ones )
tens ones V1
1 1 4 14
2 2 5 25
3 3 6 36
不幸的是，正如Bertjan Broeksema 指出的那样，
如果您不使用数据框的所有列，此方法将失败
在mdply 电话中。
例如，
> library(plyr)
> x <- data.frame(hundreds = 7:9, tens = 1:3, ones = 4:6)
> mdply(x, function(tens, ones) 10 * tens + ones )
Error in (function (tens, ones) : unused argument (hundreds = 7)
【讨论】：
只有少数列时很好。我试图做类似的事情： mdply(df, function(col1, col3) ) 并且 mdply 退出，抱怨 col2 未使用。现在，如果你有几十甚至几百列，这种方法就不是很有吸引力了。 @BertjanBroeksema 修改了很多列，可以使用dplyr::mutate_each。例如：iris %>% mutate_each(funs(half = . / 2),-Species).
你不能只将省略号或数百个传递给函数而不使用它吗？那应该可以解决这个错误吗？【参考方案6】：
其他人已经正确指出 mapply 是为此目的而制作的，但是（为了完整起见）概念上更简单的方法就是使用 for 循环。
for (row in 1:nrow(df))
df$newvar[row] <- testFunc(df$x[row], df$z[row])
【讨论】：
你是对的。要有效地使用 mapply，我认为您必须了解它只是一个幕后的“for”循环，特别是如果您具有 C++ 或 C# 等过程编程背景。【参考方案7】：如果 data.frame 列的类型不同，apply() 就有问题。
行迭代的一个微妙之处是apply(a.data.frame, 1, ...) 的作用
当列是不同类型时，隐式类型转换为字符类型；
例如。一个因子和数字列。这是一个例子，使用一个因子
在一列中修改数字列：
mean.height = list(BOY=69.5, GIRL=64.0)
subjects = data.frame(gender = factor(c("BOY", "GIRL", "GIRL", "BOY"))
, height = c(71.0, 59.3, 62.1, 62.1))
apply(height, 1, function(x) x[2] - mean.height[[x[1]]])
减法失败，因为列被转换为字符类型。
一种解决方法是将第二列反向转换为数字：
apply(subjects, 1, function(x) as.numeric(x[2]) - mean.height[[x[1]]])
但可以通过保持列分开来避免转换
并使用mapply():
mapply(function(x,y) y - mean.height[[x]], subjects$gender, subjects$height)
mapply() 是必需的，因为[[ ]] 不接受向量参数。所以专栏
通过将向量传递给[]，可以在减法之前完成迭代，
通过更丑陋的代码：
subjects$height - unlist(mean.height[subjects$gender])
【讨论】：
【参考方案8】：您可以将apply 应用于原始数据的子集。
dat <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
apply(dat[,c('x','z')], 1, function(x) sum(x) )
或者如果您的函数只是求和，请使用矢量化版本：
rowSums(dat[,c('x','z')])
[1] 6 8
如果你想使用testFunc
testFunc <- function(a, b) a + b
apply(dat[,c('x','z')], 1, function(x) testFunc(x[1],x[2]))
编辑要按名称而不是索引访问列，您可以执行以下操作：
testFunc <- function(a, b) a + b
apply(dat[,c('x','z')], 1, function(y) testFunc(y['z'],y['x']))
【讨论】：
感谢@agstudy，这行得通！您知道是否有任何方法可以按名称而不是按索引指定参数？因此，对于 testFunc，类似于 apply(dat[,c('x','z')], 1, [pseudocode] testFunc(a=x, b=y))？原因是我以这种方式调用 power.t.test，我希望能够通过名称引用 delta、power、sig.level 参数，而不是将它们粘贴到具有预先指定位置的数组中，然后引用这些位置，因为它更健壮。无论如何，非常感谢！ 抱歉之前的评论，在输入完之前按回车:) 删除它并发布完整版。 不要在大数据帧上使用apply，它将复制整个对象（转换为矩阵）。如果 data.frame 中有不同的类对象，这也会导致问题。【参考方案9】：
@user20877984 的回答非常好。由于他们总结得比我之前的答案好得多，所以这是我（可能仍然是粗制滥造）尝试应用这个概念的：
以基本方式使用do.call：
powvalues <- list(power=0.9,delta=2)
do.call(power.t.test,powvalues)
处理完整的数据集：
# get the example data
df <- data.frame(delta=c(1,1,2,2), power=c(.90,.85,.75,.45))
#> df
# delta power
#1 1 0.90
#2 1 0.85
#3 2 0.75
#4 2 0.45
lapplypower.t.test函数对每一行指定值：
result <- lapply(
split(df,1:nrow(df)),
function(x) do.call(power.t.test,x)
)
> str(result)
List of 4
$ 1:List of 8
..$ n : num 22
..$ delta : num 1
..$ sd : num 1
..$ sig.level : num 0.05
..$ power : num 0.9
..$ alternative: chr "two.sided"
..$ note : chr "n is number in *each* group"
..$ method : chr "Two-sample t test power calculation"
..- attr(*, "class")= chr "power.htest"
$ 2:List of 8
..$ n : num 19
..$ delta : num 1
..$ sd : num 1
..$ sig.level : num 0.05
..$ power : num 0.85
... ...
【讨论】：
哈哈，也许有点复杂？ ;) 你为什么使用 t() 并申请2，为什么不直接申请 1？【参考方案10】：
data.frame 是 list，所以 ...
对于矢量化函数，do.call 通常是一个不错的选择。但是参数的名称开始发挥作用。在这里，您的 testFunc 使用 args x 和 y 代替 a 和 b 调用。 ... 允许传递不相关的参数而不会导致错误：
do.call( function(x,z,...) testFunc(x,z), df )
对于非矢量化函数，mapply 可以使用，但您需要匹配 args 的顺序或明确命名它们：
mapply(testFunc, df$x, df$z)
有时apply 会起作用 - 因为当所有参数都属于同一类型时，因此将data.frame 强制转换为矩阵不会因更改数据类型而导致问题。你的例子就是这样的。
如果要在另一个函数中调用您的函数，并将所有参数都传递给该函数，那么还有比这些更巧妙的方法。如果你想走这条路，请研究lm() 正文的第一行。
【讨论】：
如果可以的话，+10。欢迎来到 SO。很好的答案 - 可能值得一提Vectorize 作为 mapply 的包装器以矢量化函数
哇，这太棒了。我使用的原始函数没有矢量化（power.t.test 之上的自定义扩展），但我想我会将它矢量化并使用 do.call(...)。谢谢！
只是重申这个答案已经说明 apply(df, 1, function(row) ...) 可能不好，因为 apply 将 df 转换为矩阵！！！！这可能很糟糕，并导致大量的头发拉扯。非常需要申请的替代方案！
非常感谢您区分矢量化/非矢量化，这绝对是我一直在寻找的答案【参考方案11】：
使用mapply
> df <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
> df
x y z
1 1 3 5
2 2 4 6
> mapply(function(x,y) x+y, df$x, df$z)
[1] 6 8
> cbind(df,f = mapply(function(x,y) x+y, df$x, df$z) )
x y z f
1 1 3 5 6
2 2 4 6 8
【讨论】：
【参考方案12】：许多函数已经向量化，因此不需要任何迭代（for 循环或*pply 函数）。您的testFunc 就是这样一个例子。您可以简单地调用：
testFunc(df[, "x"], df[, "z"])
一般来说，我建议先尝试这种矢量化方法，看看它们是否能得到你想要的结果。
或者，如果您需要将多个参数传递给未矢量化的函数，mapply 可能就是您要寻找的：
mapply(power.t.test, df[, "x"], df[, "z"])
【讨论】：
哦，亲爱的。你知道是否有办法在 mapply 中按名称指定参数？即类似 [pseudocode] mapply(power.t.test, delta=df[,'delta'], power=df[,'power'], ...) ？ 是的，它就是你所拥有的！ ;)以上是关于在每一行数据帧上调用类似应用的函数，每行有多个参数的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章