R 将自定义矢量化函数应用于数据框中的行，特定列

Question

这应该很简单，但我无法让 apply 与我的向量化函数通信。

测试数据为：df <- data.frame(a = 1:3, b1 = c(4:5, NA), b2 = c(5,6,5)) 看起来像这样：

自定义函数检查return一个向量以指示值是否落在给定区间内。

validScore <- function(x, a, b) {
  is.na(x) == FALSE &
  x%%1 == 0 &
  findInterval(x, c(a,b), rightmost.closed = TRUE) == 1
}

自定义函数测试：validScore(c(3, 3.5, 6, NA), 1, 5) return 逻辑向量 TRUE FALSE FALSE FALSE 符合预期。

我想运行在列 b1 和 b2 定义的行上使用自定义函数。这将 return TRUE FALSE FALSE（即 T on (b1=4,b2=5)，F on (b1=5,b2=6) 和 F on (b1=NA,b2=5)）。

答案Call apply-like function on each row of dataframe with multiple arguments from each row for selecting the columns, and how to apply a function to every row of a matrix (or a data frame) in R一起建议如下：

library(dplyr)
apply(select(df, b1:b2), 1, function(x) validScore(x, 1, 5))

但这实际上并没有将行发送给函数，而是单独评估每个值，因此输出为：

   [,1]  [,2]  [,3]
b1 TRUE  TRUE FALSE
b2 TRUE FALSE  TRUE

像 select(df, b1:b2) %>% rowwise() %>% apply(1, function(x) validScore(x, 1, 5)) 一样将 rowwise() 插入中间没有区别。

我认为这可能与 dplyr select returned 的形式有关，但 apply(df[, c("b1", "b2")], 1, function(x) validScore(x, 1, 5)) 也产生相同的结果。

Answer 1

您不需要 dplyr 或 plyr。你可以只使用基础 R.

首先要做的是让validScorereturn只有一个TRUE或FALSE。这可以使用 all 函数

来完成

validScore <- function(x, a, b) {
  test = is.na(x) == FALSE &
    x %% 1 == 0 &
    findInterval(x, c(a,b), rightmost.closed = TRUE) == 1
  all(test)
}

之后就用标准的apply

## Select columns 2 & 3 
apply(df[, 2:3], 1, validScore, a=1, b=8)

R 将自定义矢量化函数应用于数据框中的行，特定列

R apply custom vectorised function to row in dataframe, specific columns

r

apply

dataframe