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我有一个数据框列表，如果其他功能通过列表应用，我想申请

df1= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0:1,5))
df2= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0,5)) 
df3= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0:1,5))
df4= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0,5)) 


df.list=list(df1,df2,df3,df4)

reg.stats = function(var1){
  gm.reg=exp(mean(log(var1)))
  gsd.reg=exp(sd(log(var1)))
  return(c(gm.reg,gsd.reg))
  }

 other.stats = function(obs,cens){
 nondetects <- obs[cens==1]
 detects <- obs[cens== 0]
 gm.other=exp(mean(log(detects)))
 gsd.other=exp(sd(log(detects)))
 return(c(gm.other,gsd.other))
 }

我想遍历每个 df，如果单个 df = 0（即 df2）中 cens 变量的总和，则应用 reg.stats 函数，否则应用 other.stats 函数。

在真实的数据集中，我有一个 50+ dfs 的列表，我过去所做的是手动挑选出所有 cens = 0 的 dfs 并使用 lapply 函数。没关系，但是如果我分离数据框并为每个列表使用单独的 lapply 然后合并结果，则顺序会更改，然后我需要重新排序结果。有没有更快、更清洁的方法来做到这一点？

  uncens.list = df.list[c(2,4)]
  uncens.res= lapply(uncens.list, function(i) reg.stats(i$res))

  cens.list = df.list[c(1,3)]
  cens.res.=lapply(cens.list,function(i) other.stats(i$res,i$cens))
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它适用于if，else但不适用于后者，ifelse因为后者只会返回函数结果的第一个值：

lapply(df.list, function(i) if (sum(i$cens) == 0) reg.stats(i$res) 
                            else other.stats(i$res,i$cens))

结果：

[[1]]
[1] 0.402693 1.467128

[[2]]
[1] 0.3427096 2.4269668

[[3]]
[1] 0.3731172 1.8051164

[[4]]
[1] 0.3883753 2.0028039

顺便说一句：不需要单独的功能。这一切都可以在一个命令中完成：

lapply(df.list, function(i) {detects <- log(i$res[i$cens == 0])
                             c(exp(mean(detects)), exp(sd(detects)))})
于 2012-12-12T17:34:39.613 回答
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你看过包裹：plyr吗？ http://cran.r-project.org/web/packages/plyr/index.html

具体来说，函数 llply?

如果您编写了一个包装函数来确定在给定 cens 值的情况下要调用哪个 stats 函数，那么您似乎可以使用包装函数调用 llply 。

于 2012-12-12T17:42:57.257 回答