mapply相关内容
我使用的是Mac OS 10.10和R 3.1.1 假设我有以下数据框a和b具有相同的属性: a
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我有独立和依赖的数据集。我想测试因变量和自变量之间所有可能的关系。在我之前的帖子(How to replicate a function using mapply with multiple arguments to calculate the power of a method?)中,我想使用模拟数据进行功耗分析。现在,我想使用相同的函数分析实际数据。问题是test_function需要更多时间
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我想知道是否有一种简单的方法可以结合 rapply( , how = "replace") 和 mapply() 的功能,以便使用 mapply() 递归嵌套列表. 例如,我有两个嵌套列表: A = list(list(c(1,2,3), c(2,3,4)), list(c(4,3,2), c(3,2,1)))B = 列表(列表(c(1,2,3), c(2,3,4)), 列表(c(4,3,
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我有以下 data.table x = structure(list(f1 = 1:3, f2 = 3:5), .Names = c("f1", "f2"), row.names = c(NA, -3L), 类 = c("data.table", "data.frame")) 我想对 data.table 的每一行应用一个函数.func.test 函数使用参数 f1 和 f2 并对其进行处理并
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我正在寻找 R 中滚动/滑动窗口函数方面的一些性能提升.这是一项非常常见的任务,可用于任何有序的观察数据集.我想分享一些我的发现,也许有人可以提供反馈以使其更快. 重要的一点是,我关注的是 align="right" 和自适应滚动窗口的情况,所以 width 是一个向量(与我们的观察向量长度相同).如果我们将 width 作为标量,那么在 zoo 和 TTR 包中已经有了非常完善的功能,这些功能
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我想知道是否有一种简单的方法来组合 rapply( , how = "replace") 和 mapply() 的功能,以便使用 mapply() 在嵌套列表上递归. 例如,我有两个嵌套列表: A = list(list(c(1,2,3), c(2,3,4)), list(c(4,3,2), c(3,2,1)))B = 列表(列表(c(1,2,3), c(2,3,4)), 列表(c(4,3
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让 x 在全局环境中: x 让 a 成为在本地定义另一个 x 并使用 get 的函数: a 该函数正确地从本地环境获取x: a()[1] 1 现在让我们定义一个函数 b 如下,它使用 mapply 和 get: b 如果我调用b,似乎mapply使得get没有先搜索函数环境.相反,它会尝试直接从全局环境中获取 x,如果 x 未在全局环境中定义,则会给出错误消息: b()X2rm
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假设我有 3 个数据帧,每个数据帧都是一个 5x5 的对象: set.seed(1)x 例如,x 看起来像: >Xa b c d1 -0.6264538 -0.8204684 -0.6264538 -0.8204684 -0.62645382 0.1836433 0.4874291 0.1836433 0.4874291 0.18364333 -0.8356286 0.7383247 -
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概述 team.df 中的每一行包含一个
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我目前正在学习 R.特别是我需要记住 apply 函数系列中的函数(例如 lapply、sapply、mapply 等).我知道 apply-function 系列中的每个函数的作用(尤其是 这个答案 有很大帮助),但有时会混淆名称. 每个应用函数的前缀是否有自然含义(如lapply = 'list'-apply)? 解决方案 是的,您获得了以下 apply r-基本功能: a
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我试图想出一个例子来说明 mapply 的 MoreArgs 参数何时有用.我已经被彻底打败了.令人愤慨的是,即使 mapply 的文档中给出的例子也是不够的.文档将 mapply(rep, times = 1:4, MoreArgs = list(x = 42)) 作为他们使用 MoreArgs 的唯一示例,但我发现R 的向量回收规则意味着 mapply(rep, times = 1:4, 42
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我有一个带有两个变量 x 和 y 的函数: fun1 该函数本身工作正常: fun1(15,20) 但是当我尝试将它与 x 和 y 的两个向量与应用函数一起使用时,我没有得到正确的 56*121 数组 Lx 我将非常感谢您的帮助以及有关最快解决方案的建议(例如,data.table 或 dplyr 解决方案比应用更快). 解决方案 如果你想使用 mapply() 你必须为它
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R 中的 Vectorize() 和 apply() 函数通常可用于实现相同的目标.出于可读性原因,我通常更喜欢对函数进行向量化,因为主要调用函数与手头的任务相关,而 sapply 则不是.当我将在我的 R 代码中多次使用该矢量化函数时,它对 Vectorize() 也很有用.例如: a 对比 sapply(varnames, get) 但是,至少在 SO 上,我很少在解决方案中看到带有
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要找到两个矩阵 X 和 Y 的行相关性,输出应该具有 X 的第 1 行和 Y 的第 1 行的相关值,...,因此总共有十个值(因为有十行): X 现在,我应该如何将此函数应用于两个列表(每个列表包含大约 50 个数据帧)? 考虑列表 A 有数据帧 $1、$2、$3... 等等,列表 B 有相似数量的数据帧 $1、$2、$3.因此,该函数应该应用于 listA$1,listB$1 和 l
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假设我有两个向量: a
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我正在尝试应用此处 用于一组时间序列.为此, mapply 似乎是一个很好的方法,但我想在定义函数或使用 mapply 时存在一些问题. 这是示例代码,我发现返回的数据帧格式存在一些差异,这可能是错误的根源. #定义要应用的函数ccffunction
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我一直在使用几个循环来研究拒绝采样代码.更新R和 tidyverse 后,我发现该代码不再起作用,并显示以下错误: 错误:分配的数据mapply(...)必须与现有数据兼容.i列"sampled"发生错误.x无法从到由于精度下降.*位置:1.运行`rlang :: last_error()`以查看错误发生的位置.另外:警告消息:在seq.default(x
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我正在尝试在R的较大循环中对值范围进行采样.随着循环前进到 j 的每一行,我想对在 start 列和 end 列中给出的值,将该值放在该行的 sampled 列中. 结果应如下所示: ID开始结束采样一个25 67 4436 97 67c 23 85 77d 15 67 52e 21 52 41传真43 72 66g 39 55 49小时27 62 35我11 99 17j 21 89
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我有一个字符串列表,如下所示: >二[[1][1]"2""1"[[2]人物(0)[[3]][1]"1"[[4]][1]"1""8" 最长的列表的长度为2,我想从该列表中构建一个包含2列的数据框.积分还可以将列表中的每个项目转换为数字(或字符(0)不适用).我已经尝试过使用mapply()和data.frame转换为数据框,并用NA填充,如下所示. #查找每个列表元素的长度len = sap
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我在一个列表对象中保存了多个数据框.它们共享相同的两个列名.我想将第二列重命名为数据框的名称. 示例数据: df1
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