将函数应用于具有更改参数的数据框答案

【问题标题】：Apply function to dataframe with changing argument将函数应用于具有更改参数的数据框
【发布时间】：2015-06-04 19:40:28
【问题描述】：

我有 2 个对象：

具有 3 个变量的数据框：

v1 <- 1:10
v2 <- 11:20
v3 <- 21:30
df <- data.frame(v1,v2,v3)

具有 3 个元素的数值向量：

nv <- c(6,11,28)

我想将第一个变量与第一个数字进行比较，将第二个变量与第二个数字进行比较，依此类推。

which(df$v1 > nv[1])
which(df$v2 > nv[2])
which(df$v3 > nv[3])

当然，实际上我的数据框有更多变量，因此手动输入每个变量不是一种选择。

我经常遇到这类问题。我需要阅读什么样的文档才能熟练掌握这些问题？

【问题讨论】：

标签： r apply

【解决方案1】：

一种选择是与同样大小的元素进行比较。为此，我们可以通过 'df' (rep(nv, each=nrow(df))) 的行数复制 'nv' 中的每个元素，并与df 进行比较，或者使用与rep 执行类似输出的col 函数。

 which(df > nv[col(df)], arr.ind=TRUE)

如果你需要一个逻辑矩阵，对应于每列与'nv'的每个元素的比较

 sweep(df, 2, nv, FUN='>')

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以使用mapply:

mapply(FUN=function(x, y)which(x > y), x=df, y=nv)
#$v1
#[1]  7  8  9 10
#
#$v2
#[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10
#
#$v3
#[1]  9 10

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为这类情况很棘手，因为正常的循环解决方案（例如 apply 函数）仅循环通过一个对象，但您需要同时循环通过 df 和 nv。一种方法是遍历索引并使用它们从df 和nv 中获取适当的信息。循环索引的一种便捷方法是 sapply 函数：

sapply(seq_along(nv), function(x) which(df[,x] > nv[x]))
# [[1]]
# [1]  7  8  9 10
# 
# [[2]]
# [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10
# 
# [[3]]
# [1]  9 10

【讨论】：