问题标签 [mapply]

我希望计算矩阵每一列（或行）中相邻值的平均值（例如 [1,1] 和 [2,1]、[2,1] 和 [3,1]、[3, 1] 和 [4,1]) 并将其应用于所有列。

我尝试使用 mapply 函数（以避免使用 for 循环）来计算每列中前 2 个值的平均值，并计划将其逐行应用于整个矩阵。但是，如果我尝试对这些值求和而不是对均值函数求和，这似乎可行。

请参见下面的示例：

使用均值函数时，输出似乎是第一行的值。我怀疑问题在于索引正确的输入值。

我有一个关于在一个函数中应用不同参数以获得不同数据集的问题。

我创建了一个函数，它根据函数中参数的值获取我的数据并对其进行过滤（我没有编写完整的函数，因为我认为它使我的问题的解释更加复杂）。

该函数看起来像这样：

如果我们认为我的函数参数的潜在值是：

我得到所有参数值的 24 个潜在组合。我的目标是在我的函数中使用我在“varoptions.grid”中获得的所有参数值组合。结果应该是 24 个不同的数据集。

我试过这个：

我想我正在获得一个包含所有进程的庞大数组。我相信我对 mapply 的工作原理有一些了解，或者我使用了不正确的过程来解决我的问题。

如果您对如何解决这个问题有一些意见，我会非常感激！，这是我陷入这个问题的第三天 :(

非常感谢您的宝贵时间！

我在 R 中遇到了 for 循环的问题。如果某个条件适用于数据元素，我需要创建一个新向量。但是，我只希望 R 循环遍历我的数据集的前 49 列。这是我到目前为止的代码，但 R 正在返回多个错误消息。

我将不胜感激有关如何使此代码运行的任何建议。我试图解释我希望做什么。根据我所做的研究，apply、lapply 或 mapply 函数可能是最好用的，但我不明白如何在这种情况下使用它们。

假设您已经sample.density为以下示例定义了经验密度 ( ) x.sample：

现在假设我们有一个梯度 ，G我们想知道它的预期密度

根据经验分布sample.density，每个值的密度是G多少？

如果我使用for()循环，我可以得到这样的答案：

总体想法是做类似的事情dnorm()，但不是假设它x是具有指定均值和 sd 的正态分布，我想使用从任意样本凭经验确定的分布（不一定是正态的或任何其他经过充分描述的将在 stats 包中的分布）。

我正在使用优秀的 R 包 caret，我想在多个训练数据集的列表上运行 train 函数。现在，我意识到 train 函数的文档说 data 参数必须是一个数据框，所以我试图做的事情可能根本不可能，这可能更好地建议作为对插入符号的增强，但我想看看是否有人尝试过这样做。

出于说明目的使用声纳数据，我创建了一个列表（命名为两者），由两个数据帧组成，每个数据帧都是一个单独的训练数据集。然后我使用 mapply 将 train 函数应用于列表中的每个元素。不幸的是，我得到了可怕的结果。具体来说，我希望 pls1.3..A[[2]] 中的指标与 pls1.3..B2 中的指标相同。如您所见，它们不是。奇怪的是，pls1.3..A[[1]] 匹配 pls1.3..B1。有什么明显的我做错了，或者这可能是不可能的（现在）？（我在 1.4 GHz Intel Core i5 Mac 上运行 R 3.1.1。）

可重现的代码（和注释掉的输出）如下：

我得到了一个大的 csv，它有 115 列和 1000 行。这些列有各种各样的数据，有些是基于字符的，有些是整数等。但是，这些数据有很多不同类型的空变量（NA、-999、NULL 等）。

我想要做的是编写一个脚本，该脚本将生成一个列列表，其中列中超过 30% 的数据是某种类型的 NULL。

为此，我编写了一个脚本来为我提供一列的空百分比（十进制）。这个脚本对我来说很好。

我想编写一个脚本来为所有列执行此操作。我相信我需要使用 lapply 功能。

我试图在这里这样做，但是，我似乎根本无法让这个脚本工作：

我收到以下错误：

和：

理想情况下，我希望它给我的是所有列名的向量列表，其中所有空变量（NA、-999、0、NULL）的百分比超过 30%。

任何人都可以帮忙吗？

I made the following dataframe df:

I also made a function which should make a simple scatterplot based on the arguments var1 and var2.

I only want 2 specific scatterplots for the following combinations of variables: v1-v2 and v3-v4.

I thought mapply would come in handy here, looping over different combinations of variables.

I just expected 2 plots but this is what I got instead:

关于这个问题，我想知道是否可以基于函数使用多个数据帧。我的意思是，在链接问题的示例中，我们仅讨论了mean, sd。如果需要将两个样本添加t-test到其他两个函数中，我们需要使用data.frame除了用于meanand的样本之外的另一个样本sd。

在这种情况下您有什么建议吗？

从链接的线程中复制示例：

如何在其中包含功能t.test(df1$col1,df2$col3)？

预期输出：（类似于下面的数据帧 2x5）

我继承了 R 的一些代码，它运行得非常慢。大部分时间都花在评估表单的函数上（大约有 15 个这样的函数具有不同的被积函数 G）：

为了测试，我使用以下虚拟函数，但在实际代码中，Gs 更复杂，涉及 exp()、log()、dlnorm()、plnorm() 等。

在最坏的情况下，F 将被计算大约 200 万次。该函数以 3 种不同的方式调用，或者：
t 是单个数字，d 是数字向量，或者，
t 是数字向量，d 是单个数字，或者，
t 是数字向量并且是数字向量

有没有（简单的）方法来加速这个功能？

到目前为止，我已经尝试过（以摆脱 ifelse 循环）的变化：

和

但他们几乎完全相同的时间。

我正在做一些计算，但是很难在 r 中编写一个可以完成我需要的程序。

我正在寻找一种计算方法