Применить список функций к списку значений

Question

В отношении this question, я пытался выяснить простейший способ применения списка функций к списку значений. В принципе, вложенный lapply. Например, здесь мы применяем sd и mean встраиваемым набора данных trees:

funs <- list(sd=sd, mean=mean) 
sapply(funs, function(x) sapply(trees, x)) 

получить:

   sd  mean 
Girth 3.138139 13.24839 
Height 6.371813 76.00000 
Volume 16.437846 30.17097 

Но я надеялся, чтобы избежать внутреннего function и иметь что-то вроде:

sapply(funs, sapply, X=trees) 

который не работает, потому что X соответствует первому sapply вместо второго. Мы можем сделать это с functional::Curry:

sapply(funs, Curry(sapply, X=trees)) 

, но я надеялся, что, может быть, там был умный способ сделать это с позиционной и именем, совпадающим, что я пропавшими без вести.

Answer 1

Поскольку mapply использование многоточие ... передать векторы (Atomics или списки), а не по имени аргумента (X), как и в sapply, lapply, etc ... вам не нужно назвать параметр X = trees, если вы используете mapply вместо of sapply:

funs <- list(sd = sd, mean = mean) 

x <- sapply(funs, function(x) sapply(trees, x)) 

y <- sapply(funs, mapply, trees) 

> y 
       sd  mean 
Girth 3.138139 13.24839 
Height 6.371813 76.00000 
Volume 16.437846 30.17097 
> identical(x, y) 
[1] TRUE 

Вы были за одно письмо, чтобы получить то, что искали! :)

Обратите внимание, что я использовал список для funs, потому что я не могу создать DataFrame функций, я получил ошибку.

> R.version.string 
[1] "R version 3.1.3 (2015-03-09)" 

Answer 2

Вы в основном нуждаетесь в какой-либо анонимной функции, потому что не было другого способа различать именованные параметры для двух разных вызовов sapply. Вы уже указали явную анонимную функцию и метод Curry. Вы можете также использовать magrittr

library(magrittr) 
sapply(funs, . %>% sapply(trees, .)) 
# or .. funs %>% sapply(. %>% sapply(trees, .)) 

, но дело в том, что вам нужно что-то там делать расщепление. «Проблема» заключается в том, что sapply отправляет lapply, который является internal function, который, как представляется, помещает изменяемые значения в начало вызова функции. Вам нужно что-то изменить параметры, и из-за идентичных наборов имен параметров невозможно дразнить это отдельно, без вспомогательной функции, чтобы заботиться об устранении неоднозначности.

Функция mapply позволяет вам передавать список в «MoreArgs», который позволяет обойти конфликт с именованным параметром. Это предназначено для разделения между элементами, которые вы должны векторизовать, и теми, которые исправлены. Таким образом, вы можете сделать

mapply(sapply, funs, MoreArgs=list(X=trees)) 
#    sd  mean 
# Girth 3.138139 13.24839 
# Height 6.371813 76.00000 
# Volume 16.437846 30.17097 

Answer 3

Хотя не столь поучительным, ни как элегантный, как решение, представленное на @ Floo0, вот еще один дубль, используя tidyr и dplyr:

library(dplyr) 
library(tidyr) 

fns <- funs(sd = sd, mean = mean) 
trees %>% 
    gather(property, value, everything()) %>% 
    group_by(property) %>% 
    summarise_all(fns) 

# A tibble: 3 x 3 
# property  sd  mean 
#  <chr>  <dbl> <dbl> 
# 1 Girth 3.138139 13.24839 
# 2 Height 6.371813 76.00000 
# 3 Volume 16.437846 30.17097 

Эта последовательность операций делает приличную работу сигнализации намерения , за счет дополнительной многословия.

Answer 4

Другой подход с использованием purrr будет:

require(purrr) 

funs <- list(sd=sd, mean=mean) 
trees %>% map_df(~invoke_map(funs, ,.), .id="id") 

Важно: Обратите внимание на пустой второй аргумент invoke_map в соответствии положением. См. Примеры ?purrr::invoke_map.

, который дает вам:

Source: local data frame [3 x 3] 

     id  sd  mean 
    <chr>  <dbl> <dbl> 
1 Girth 3.138139 13.24839 
2 Height 6.371813 76.00000 
3 Volume 16.437846 30.17097 

Вместо rownames этот подход дает столбец id, содержащий исходные столбцы.