डेटाफ्रेम की प्रत्येक पंक्ति में एन फ़ंक्शंस की एक सूची लागू करें?

Question

मैं कार्यों

funs <- list(fn1 = function(x) x^2, 
      fn2 = function(x) x^3,    
      fn3 = function(x) sin(x), 
      fn4 = function(x) x+1) 
#in reality these are all f = splinefun() 

की एक सूची है और मैं एक dataframe है:

mydata <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 2), 
        x2 = c(3, 2, 1, 0), 
        x3 = c(1, 2, 2, 3), 
        x4 = c(1, 2, 1, 2)) 
#actually a 500x15 dataframe of 500 samples from 15 parameters 

मैं पंक्तियों में से प्रत्येक के लिए, मैं में से प्रत्येक पर समारोह जे मूल्यांकन करना चाहते हैं जे कॉलम और परिणाम योग:

unlist(funs) 
attach(mydata) 
a <- rep(NA,4) 
for (i in 1:4) { 
    a[i] <- sum(fn1(x1[i]), fn2(x2[i]), fn3(x3[i]), fn4(x4[i])) 
} 

मैं इसे कुशलतापूर्वक कैसे कर सकता हूं? क्या plyr कार्यों को लागू करने के लिए यह एक उचित अवसर है? यदि हां, तो कैसे?

बोनस प्रश्न: a[4]NA क्यों है?

क्या यह plyr से फ़ंक्शंस का उपयोग करने के लिए उपयुक्त समय है, यदि ऐसा है, तो मैं ऐसा कैसे कर सकता हूं?

Answer 1

अपने कोड स्निपेट की उपेक्षा करने और अपने प्रारंभिक विनिर्देश के लिए चिपके हुए है कि आप स्तंभ संख्या जे पर समारोह जे लागू करते हैं और फिर "परिणाम योग" करना चाहते हैं ... आप कर सकते हैं:

mapply(do.call, funs, lapply(mydata, list)) 
#  [,1] [,2]  [,3] [,4] 
# [1,] 1 27 0.8414710 2 
# [2,] 4 8 0.9092974 3 
# [3,] 9 1 0.9092974 3 

मुझे यकीन नहीं था कि आप अब किस तरह से परिणाम जोड़ना चाहते हैं (यानी पंक्ति-वार या कॉलम-वार), ताकि आप या तो इस मैट्रिक्स पर rowSums या colSums कर सकें। E.g:

colSums(mapply(do.call, funs, lapply(mydata, list))) 
# [1] 14.000000 36.000000 2.660066 8.000000 

Answer 2

क्यों सभी 4 के लिए एक फ़ंक्शन नहीं लिखते हैं और इसे डेटा फ्रेम पर लागू नहीं करते हैं? सभी अपने कार्यों vectorized हैं, और इसलिए splinefun है, और यह काम करेगा:

fun <- function(df) 
    cbind(df[, 1]^2, df[, 2]^3, sin(df[, 3]), df[, 4] + 1) 

rowSums(fun(mydata)) 

यह "foring" या पंक्तियों पर "लागू करने" की तुलना में काफी अधिक कुशल है।

Answer 3

मैं plyr::each उपयोग करने की कोशिश:

library(plyr) 
sapply(mydata, each(min, max)) 
    x1 x2 x3 x4 
min 1 0 1 1 
max 3 3 3 2 

और यह ठीक काम करता है, लेकिन जब मैं कस्टम कार्यों पारित मैं:

sapply(mydata, each(fn1, fn2)) 
Error in proto[[i]] <- fs[[i]](x, ...) : 
    more elements supplied than there are to replace 

each बहुत संक्षिप्त प्रलेखन है, मैं काफी क्या नहीं मिलता है समस्या।