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我有一个存储一组矢量化矩阵的数据框。也就是说,在每一行中,我都有与矩阵中的元素相对应的 NxM 变量。

给定这个数据框,我想将一个函数应用于存储在每一行中的矩阵,然后将结果存储在一个新变量中。

一种简单的方法是指定 NxM 变量的名称。例如,如果我要应用的函数只是元素的总和(在实际情况下,它计算该矩阵的可能性):

library(dplyr)
cars %>% rowwise() %>% mutate(matrix=sum(matrix(c(speed,dist), nrow=1, ncol=2)))

但是由于我的矩阵的维度可能会从一个实验变为另一个实验,并且由于这个维度通常太大而无法枚举所有变量,所以我想要一个通用的解决方案。

我尝试

library(dplyr)
cars %>% rowwise() %>% mutate(matrix=sum(matrix(everything(), nrow=1, ncol=2)))

(在此示例中,应调整 ncol 和 nrow 以适应当前变量数,但我可以手动完成。)

但这会引发错误:

mutate_impl(.data, dots) 中的错误:评估错误:没有注册 tidyselect 变量。

有没有简单的方法来做到这一点?

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-packagepurrrlyr可能有用

get_matrix_sum <- function(x) {x %>% as.matrix() %>% sum()}
cars %>% purrrlyr::by_row(..f = get_matrix_sum, .collate = "rows", .to = "matrix")
于 2018-01-17T08:36:27.227 回答
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您可以使用良好的旧apply功能:

library(dplyr)
cars %>% mutate(matrix = apply(., MARGIN = 1, function(x)
  sum(matrix(x, nrow = 1, ncol = 2))))
于 2018-01-12T13:43:49.247 回答