如何以特定顺序获取带有数据帧参数的 r lapply 函数的结果

Question

关注a previous question I asked, I got an awesome answer。

这里是一个简短的总结： 我想根据南非数据计算几年的多维发展指数。我的列表由每年的个人信息组成，所以基本上 df1 是关于第 1 年的，而 df2 是关于第 2 年的。

df1<-data.frame(var1=c(1, 1,1), var2=c(0,0,1), var3=c(1,1,0))
df2<-data.frame(var1=c(1, 0,1), var2=c(1,0,1), var3=c(0,1,0))
mylist <-list (df1,df2)

var1 可能是每个人的宗教立场，var2 可能是她在上次全国大选中的投票方式，等等。在我非常简单的例子中，我每年都有 3 个不同人的数据。 从那里，我根据一些变量（不是全部）计算一个索引 你可以在这里找到一个非常简化的工作索引函数，只有 3 个变量中的 2 个，分别命名为 dimX 和 dimY：

myindex <- function(x, dimX, dimY){
    econ_i<- ( x[dimX]+  x[dimY] ) 
    return ( (1/length(econ_i))*sum(econ_i) )
    }
myindex(df1, "var2", "var3")

和

myindex2 = function(x, d) {
    myindex(x, d[1], d[2])
}

然后，我有了要用于索引的变量数据框。我正在尝试计算多组变量的索引。

args <- data.frame(set1=c("var1", "var2"), set2=c("var2", "var3"), stringsAsFactors = F)

我希望得到如下结果：(a)list(set1 = list(df1, df2), set2 = (df1, df2))而不是 (b)list(df1 = list(set1, set2), df2 = list(set1, set2))。 案例 (a) 代表一个时间序列，这意味着我每年只有一组变量的索引结果列表。情况（b）相反，我对每组变量都有一年的索引结果。每个单独的结果都应该是一个唯一的数值。因此，我希望得到一个包含 2 个子列表 df1 和 df2 的列表，每个子列表包含 3 个数值。

有人建议我使用那个很棒的命令：

lapply(mylist, function(m) lapply(args, myindex2, x = m))

效果很好，但我得到的结果格式“错误”，即我展示的第二个 (b)。 我怎样才能得到按集合排序的结果（即案例 (a) 作为时间序列）而不是每年？

非常感谢您的帮助！

PJ

编辑：我设法找到了一个不能回答问题的解决方案，但仍允许我按所需顺序获取数据。 也就是说，我正在将我的列表列表转换为我简单地转置的矩阵。

Answer 1

此答案将被编辑！

目前，您的函数 index() 执行此操作

myindex <- function(x, dimX, dimY){
  econ_i<- ( x[dimX]+  x[dimY] ) 
  return ( (1/length(econ_i))*sum(econ_i) )
}

但是，你不是在追求这个吗？

myindex <- function(x, dimX, dimY){
  econ_i<- ( x[,dimX]+  x[,dimY] ) 
  return ( (1/length(econ_i))*sum(econ_i) )
}

按照您现在的方式，length(econ_i) 始终返回 1，因为 econ_i 是 data.frame() 而不是向量。 data.frame() 的长度始终为 1，而向量的长度是其中元素的数量。

请注意，这是 R 中的输出。

df1["var1"]
  var1
1    1
2    1
3    1

返回data.frame()

df1[,"var1"]
[1] 1 1 1

返回一个向量。

当您回复时，我会调整此帖子以回答您的问题。我认为首先解决这部分很重要。

Answer 2

如果这可以提供任何帮助，from this article，这里是我的实际索引函数：

RCI_a_3det <-function(x, econ1, econ2, econ3, perso1, perso2, perso3, civic1, civic2, civic3){ 

    econ_i<- (1/3) *( x[econ1]+  x[econ2] + x[econ3]) 
    perso_i<- (1/3)*( x[perso1] + x[perso2] + x[perso3]) 
    civic_i<- (1/3)*(x[civic1] + x[civic2] + x[civic3]) 

    daf <- data.frame(econ_i, perso_i, civic_i) 
    colnames(daf)<- c("econ_i", "perso_i", "civic_i") 
    df1 <- subset(daf, daf$econ_i !=1 & daf$perso_i !=1 & daf$civic_i!=1 )

    sum_xik <- (df1$econ_i + df1$perso_i + df1$civic_i)

    return ( 1/(3*nrow(df1)) * sum(sum_xik, na.rm=T))

    }

编辑： x 是每个变量和每年的所有个人信息的列表。它相当大。 我使用 9 个变量来计算这个索引，但我的数据中实际上有 30 个这样的变量，所以我已经设置了一个数据框，其中包含可以用来计算这个索引的变量集。这相当于我在简单示例中的 args df 。我实际上使用了 200 种这样的组合。