如何在 R 中应用具有多个 data.frames 的自定义函数作为输入？

Question

我正在尝试使用自定义函数，该函数从一个 data.frame (raw_DF) 中获取一行数据，并使用来自单独 data.frame (calibrant_DF) 的校准数据，然后计算 Raw12 的校准值。我收到此错误：

cal_DF$Cal_set 中的错误：$ 运算符对原子向量无效 调用自：顶级

apply 函数似乎不喜欢以这种方式将 data.frame 传递给它，所以过去几个小时我一直在试图弄清楚是否可以使用不同的 apply 函数（例如，mapply、lapply）或一个 plyr 函数来完成我想要做的事情，但没有任何运气。有什么建议吗？

示例代码（实际函数和 DF 更复杂）：

raw_DF<-data.frame("Cal_set"=c(1,2,1,2),"Raw12"=c(3.3,3.1,5.1,4.2))
calibrant_DF<-data.frame("Cal_set"=c(1,2),"b12"=c(.01,.04),"m12"=c(.95,.99))

apply.cals <- function(raw_row,cal_DF){
  current_cals<-cal_DF[which(cal_DF$Cal_set==raw_row$Cal_set),]
  raw12<-raw_row$Raw12
  cal12<-(raw12-current_cals$b12)/current_cals$m12

  outdata<-data.frame(raw12,cal12)
  return(outdata)
} # End of apply.cals

calibrated_data<-apply(X=raw_DF,MARGIN=1,FUN=apply.cals,cal_DF="calibrant_DF")

我想要的输出是这样的结果的 data.frame（或我可以放入 data.frame 的东西）：

raw12 cal12 3.3 3.463158 3.1 3.090909 5.1 5.357895 4.2 4.20202

感谢您的建议！

编辑 - 已解决，但是.... 如果其他人有想法，我会对 plyr 解决方案感兴趣 - 这是我想更好地理解的功能，我的印象是它可以优雅地处理这个问题。

Answer 1

apply 需要一个矩阵 - 如果它得到一个数据框，它将把它转换为一个矩阵。所以你不能依赖$ 和apply。

快速将您的代码转换为有效的方法的一种方法是：

sapply(split(raw_DF, rownames(raw_DF)), apply.cals, cal_DF=calibrant_DF)

split(raw_df, rownames(raw_DF)) 将 raw_DF 转换为一个列表，其中每个组件都是一个只有一行的数据框。 sapply 将您的函数应用于每个这样的数据框。

我在这个例子中得到的是：

#       1        2        3        4      
# raw12 3.3      3.1      5.1      4.2    
# cal12 3.463158 3.090909 5.357895 4.20202

（我希望输出对你有意义......）