R：在 apply() 函数中使用 data.table答案

【问题标题】：R: Using data.table inside the function of apply()R：在 apply() 函数中使用 data.table
【发布时间】：2015-12-12 09:59:31
【问题描述】：

我有距离矩阵，每一行都是一个个体，每一列是一个设施。单元格显示从个人到设施的长度。

> head(ODMatrix, 5)
   toFacility1 toFacility2 toFacility3 toFacility4 toFacility5 toFacility6 toFacility7 toFacility8 toFacility9 toFacility10
1:    4154.229    1835.176    5228.835    8093.985   7813.0557    2396.326    4055.081    4199.636    6790.750     4206.637
2:    4075.044    4848.875    3403.399    2575.370    501.4027    1072.520    1860.508    3188.388    2639.671     6118.273
3:    5660.299    3767.281    7249.469    4276.207   1917.6547    1288.333    3956.757    4511.083    1576.480     4940.198
4:    6853.425    1385.334    8696.045    7012.102   3201.9396    1708.367    4052.216    5352.751    5315.842     3218.540
5:    6746.253    1735.916    8397.047    5014.986   4820.9541    1681.347    3728.737    5334.818    6826.545     2085.071

有些设施是车站，有些设施是投票站。我想知道哪个最小距离更短。设施 1、2 和 3 是车站，所以 station_col_numbers <- c(1,2,3)。其他设施是投票站。
例如，在第一排的情况下，离他最近的车站是 Facility2 (1835.176m)，离他最近的投票站是 Facility6 (2396.326)。然后，我真正想知道的是哪个更接近。在这种情况下，由于 1835.176

analyse <- function(row_I){
  row_I_withoutStation <- row_I[ , -station_col_numbers, with=F]
  row_I_ToStation <- row_I[ , station_col_numbers, with=F]
  toStation_min <- min(row_I_ToStation) 
  toPollStation_min <- min(col_I_withoutStation)

  if (toStation_min >= toPollStation_min){
    return(1) 
  }else{
    return(0) 
  }
}

但是，当我使用apply() 时，它失败了。

Dummy <- apply(ODMatrix, 1, analyse)
 Error in row_I[, -station_col_numbers, with = F] : 
 incorrect number of dimensions

这是对apply() 的滥用吗？我该如何解决？

【问题讨论】：

station_row_numbers 是否存在？如果确实如此，它的负值作为 data.table 的“j”参数是否有意义？？？你为什么要首先制作一个只有一行的 data.table 呢？我认为这绝对是对data.table 的滥用，并且陪审团不知道apply 是否被正确使用，因为这句话想要......“哪个最小距离更短”对我的阅读没有意义。也许如果您逐步完成（用英语）得出特定答案的过程，您可以获得帮助。也许只是apply(ODMatrix, 1, which.min)，但很难知道。
您检查丢失的尺寸了吗？如果索引矩阵的结果是一个向量，你会丢失一维。函数的输入是数据框的一行。可能row_I <- data.table(row_I) 不会产生您所想的。使用debug(analyse) 探索函数的行为。
@42- 感谢您的好心cmets，我很抱歉我的问题含糊不清。我添加了解释并更改了一些变量，所以我希望我的观点现在很清楚。
@jogo 丢失维度是不是因为apply()？错误消息说尺寸有问题，但我仍然不确定。如果我使用apply(MATRIX, 1, FUNCTION)，这是否意味着在MATRIX的每一行上执行FUNCTION？

标签： r data.table apply

【解决方案1】：

在基础 R 中，您可以创建一个逻辑整数向量，指示投票站是否最接近：

ODMatrix$poll.closest <- +(apply(ODMatrix[,1:3], 1, min) > apply(ODMatrix[,4:10], 1, min))

给出：

> ODMatrix
   toFacility1 toFacility2 toFacility3 toFacility4 toFacility5 toFacility6 toFacility7 toFacility8 toFacility9 toFacility10 poll.closest
1:    4154.229    1835.176    5228.835    8093.985   7813.0557    2396.326    4055.081    4199.636    6790.750     4206.637            0
2:    4075.044    4848.875    3403.399    2575.370    501.4027    1072.520    1860.508    3188.388    2639.671     6118.273            1
3:    5660.299    3767.281    7249.469    4276.207   1917.6547    1288.333    3956.757    4511.083    1576.480     4940.198            1
4:    6853.425    1385.334    8696.045    7012.102   3201.9396    1708.367    4052.216    5352.751    5315.842     3218.540            0
5:    6746.253    1735.916    8397.047    5014.986   4820.9541    1681.347    3728.737    5334.818    6826.545     2085.071            1

使用 data.table 你可以这样做：

stations <- names(ODMatrix)[1:3]
pollstations <- names(ODMatrix)[4:10]
ODMatrix[, idx:=.I
         ][, dist.station := min(.SD), idx, .SDcols=stations
           ][, dist.poll := min(.SD), idx, .SDcols=pollstations
             ][, poll.closest := +(dist.station > dist.poll)
               ][, c("idx","dist.station","dist.poll"):=NULL]

得到相同的结果。或者，您也可以使用：

ODMatrix[, poll.closest := pmin(toFacility1,toFacility2,toFacility3) >
           pmin(toFacility4,toFacility5,toFacility6,toFacility7,toFacility8,toFacility9,toFacility10),
         by = 1:nrow(ODMatrix)]

【讨论】：

【解决方案2】：

修改你的函数，有一些错别字/错误：

  analyse <- function(row_I){ #row_I=ODMatrix[1,] 
  col_I_withoutStation <- row_I[ -station_col_numbers]
  col_I_ToStation <- row_I[ station_col_numbers]
  toStation_min <- min(col_I_ToStation) 
  toPollStation_min <- min(col_I_withoutStation)
  #cat(toStation_min , toPollStation_min)
  if (toStation_min >= toPollStation_min){
    return(1) 
  }else{
    return(0) 
  }
}

apply(ODMatrix, 1, analyse)

你会得到

[1] 0 1 1 0 1

【讨论】：