映射/迭代R中不同大小的列表答案

【问题标题】：Mapping / iterating over different sized lists in R映射/迭代R中不同大小的列表
【发布时间】：2019-11-10 15:44:31
【问题描述】：

我有两个不同长度的列表，并希望生成所有排列以通过 R 中的函数运行。我可以使用 for 循环（见下文）但我不喜欢使用 rbind 和cbind。我无法让它与*apply 或purrr 之类的map2 函数一起使用，因为它们抱怨长度不等。

最干净的 tidyverse 友好的方式是什么？

下面的简化示例：

myfun = function(a,b){
    return(a*b)
}
xvalues = c(1,2,3)
yvalues = c(10,20,30,40)

merged = c()
for (x in xvalues){
    z = myfun(x,yvalues)
    merged = rbind(merged,(cbind(x,yvalues,z)))
}

df = data.frame(merged)

这会生成所需的数据帧：

   x yvalues   z
1  1      10  10
2  1      20  20
3  1      30  30
4  1      40  40
5  2      10  20
6  2      20  40
7  2      30  60
8  2      40  80
9  3      10  30
10 3      20  60
11 3      30  90
12 3      40 120

【问题讨论】：

标签： r loops tidyverse

【解决方案1】：

您可以使用cross 系列函数，例如cross_df，在您想要迭代所有组合的情况下生成列表产品集。这让您可以正常使用map 函数：

library(tidyverse)
myfun = function(a,b){
  return(a*b)
}
xvalues = c(1,2,3)
yvalues = c(10,20,30,40)

cross_df(list(x = xvalues, y = yvalues)) %>%
  mutate(z = map2_dbl(x, y, myfun))
#> # A tibble: 12 x 3
#>        x     y     z
#>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1     1    10    10
#>  2     2    10    20
#>  3     3    10    30
#>  4     1    20    20
#>  5     2    20    40
#>  6     3    20    60
#>  7     1    30    30
#>  8     2    30    60
#>  9     3    30    90
#> 10     1    40    40
#> 11     2    40    80
#> 12     3    40   120

当然，在这种情况下，myfun 是矢量化的，所以使用 map 并不是很必要。

cross_df(list(x = xvalues, y = yvalues)) %>%
  mutate(z = myfun(x, y))
#> # A tibble: 12 x 3
#>        x     y     z
#>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1     1    10    10
#>  2     2    10    20
#>  3     3    10    30
#>  4     1    20    20
#>  5     2    20    40
#>  6     3    20    60
#>  7     1    30    30
#>  8     2    30    60
#>  9     3    30    90
#> 10     1    40    40
#> 11     2    40    80
#> 12     3    40   120

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 6 月 28 日创建}

【讨论】：

【解决方案2】：

使用base R，我们可以使用expand.grid

transform(expand.grid(x= xvalues, yvalues = yvalues), z = myfun(x, yvalues))
#   x yvalues   z
#1  1      10  10
#2  2      10  20
#3  3      10  30
#4  1      20  20
#5  2      20  40
#6  3      20  60
#7  1      30  30
#8  2      30  60
#9  3      30  90
#10 1      40  40
#11 2      40  80
#12 3      40 120

或使用data.table

library(data.table)
CJ(x= xvalues, yvalues)[, z := myfun(x, yvalues)][]

【讨论】：