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我有一个关于在列表的每个元素上应用函数的问题。

这是我的问题：

我有一个 DF 列表（我按天划分了一个更大的 DF）：

 mydf <- data.frame(x=c(1:5), y=c(21:25),z=rnorm(1:5))
 mylist <- rep(list(mydf),5)
 names(mylist) <-c("2006-01-01","2006-01-02","2006-01-03","2006-01-04","2006-01-05")

如果它相同，请不要关心这个假数据），它只是为了示例。对于列表的每个 DF，我在列“z”中的结果，以及代表一些空间坐标的其他 2 列“x”和“y”。

我还有另一个包含“x”和“y”列表的独立 DF，代表一些特定区域（想象 10 个区域）：

region <- data.frame(x=c(1:10),y=c(21:30),region=c(1:10))

最终目标是每 10 个区域都有一个值“z”（我的结果），距离我列表中每个 DF 的最近点（根据坐标）。这意味着对于一个区域：来自我列表的 DF1 的 10 个结果“z”，然后来自 DF2 的 10 个其他结果“z”，......如果可能的话，我的最终 DF 应该看起来像这样（对于结构）：

final1 <- data.frame("2006-01-01"=rnorm(1:10),"2006-02-01"=rnorm(1:10),
"2006-03-01"=rnorm(1:10),"2006-04-01"=rnorm(1:10),"2006-05-01"=rnorm(1:10))

一天一列（因此列表的一个 DF）和每行一个值（例如对于 2006-01-01：距第一个区域最近的点的值“z”）。

我已经有一个小函数来寻找最接近的值：

min.dist <- function(p, coord){
     which.min( colSums((t(coord) - p)^2) )
}

然后，我试图制作一个循环来获得我想要的东西，但我对列表有困难。我需要将 2 个变量放入循环中，但它不起作用。

如果我只取列表中的 1 个 DF，这大约可以工作：

    for (j in 1:nrow(region)){

imin <- min.dist(c(region[j,1],region[j,2]),mylist[[1]][,1:2])
imin[j] <- min.dist(c(region[j,1],region[j,2]),mylist[[1]][,1:2])
final <- mylist[[1]][imin[j], "z"]
final[j] <- mylist[[1]][imin[j], "z"]
final <- as.data.frame(final)
}

但是，如果我选择我的整个列表（为了在对象“final”中为列表的每个 DF 提供一列结果），我就会出错。

我认为第一个问题是“区域”的长度与我的列表长度不同，第二个问题可能是为我的列表长度添加第二个变量。我对循环不是很熟悉，所以对 2 变量循环也不是很熟悉。

你能帮我在循环中改变什么应该改变以获得我正在寻找的东西吗？

非常感谢你！

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您可以使用 lapply() 在列表上应用函数。

这应该有效。它返回一个向量列表。

lapply(
  mylist,
  FUN = function(mydf)
    mydf[apply(
      region[, -3],
      1,
      FUN = function(x)
        which.min(apply(
          mydf[, -3],
          1,
          FUN = function(y)
            dist(rbind(x, y))
        ))
    ), 3]
)
于 2012-08-28T13:44:31.023 回答