tablas - Aplicar lista de funciones a lista de valores.

tablas en r

Question

En referencia a esta pregunta , intentaba descubrir la forma más sencilla de aplicar una lista de funciones a una lista de valores. Básicamente, un lapply anidado. Por ejemplo, aquí aplicamos sd y mean a los trees conjuntos de datos integrados:

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

Llegar:

              sd     mean
Girth   3.138139 13.24839
Height  6.371813 76.00000
Volume 16.437846 30.17097

Pero esperaba evitar la function interna y tener algo como:

sapply(funs, sapply, X=trees)

que no funciona porque X coincide con la primera sapply lugar de la segunda. Podemos hacerlo con functional::Curry :

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

pero esperaba que tal vez hubiera una forma inteligente de hacer esto con la coincidencia de posición y nombre que me faltan.

Answer 1

Aunque no es tan edificante ni tan elegante como la solución presentada por @ Floo0, aquí hay otra tidyr usa tidyr y 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

Esta secuencia de operaciones hace un trabajo decente de intención de señalización, a costa de verbosidad adicional.

Answer 2

Básicamente, va a necesitar una función anónima de algún tipo, porque no habría otra manera de distinguir los parámetros nombrados de las dos llamadas diferentes de sapply . Ya has mostrado una función anónima explícita y el método de Curry . También magrittr usar magrittr

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

Pero el punto es que necesitas algo para hacer la división. El "problema" es que la sapply envía a la lapply que es una función interna que parece determinada a colocar los valores cambiantes como el comienzo de la llamada a la función. Necesita algo para reordenar los parámetros y, debido a los conjuntos idénticos de nombres de parámetros, no es posible separar eso sin una función auxiliar para encargarse de la desambiguación.

La función mapply le permite pasar una lista a "MoreArgs", que permite una forma de evitar el conflicto de parámetros con nombre. El objetivo es dividir entre los elementos que debe vectorizar y los que están arreglados. Asi puedes hacer

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

Dado que mapply usa puntos suspensivos ... para pasar vectores (atómicos o listas) y no un argumento con nombre (X) como en sapply, lapply, etc ... no necesita nombrar el parámetro X = trees si usa mapply en su lugar de la aplicación:

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

¡Estabas cerca de una carta para obtener lo que estabas buscando! :)

Tenga en cuenta que usé una lista para funs porque no puedo crear un marco de datos de funciones, recibí un error.

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

Answer 4

Otro enfoque utilizando purrr sería:

require(purrr)

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

Importante : invoke_map en cuenta el segundo argumento vacío de invoke_map para que coincida con la posición. Vea los ejemplos de ?purrr::invoke_map .

lo que te da:

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

En lugar de rownames, este enfoque le proporciona una id columna que contiene las columnas originales.