将函数应用于我的全局环境 R 中的对象答案

【问题标题】：Apply a function to objects in my global environment R将函数应用于我的全局环境 R 中的对象
【发布时间】：2021-06-29 16:33:36
【问题描述】：

此代码块根据 alpha 的长度创建 10 个对象。

alpha <- seq(.1,1,by=.1)

for (i in 1:length(alpha)){
  assign(paste0("list_ts_ses_tune", i),NULL)

}

如何将每个函数放入我创建的新 list_ts_ses_tune1 ... null 对象？每个函数都放在一个列表中，如果我设置 list_ts_ses_tune1 就可以工作

for (i in 1:length(alpha))
  {
  list_ts_ses_tune[i] <- lapply(list_ts, function(x) 
forecast::forecast(ses(x,h=24,alpha=alpha[i]))) 
  list_ts_ses_tune[i] <- lapply(list_ts_ses_tune[i], "[",  c("mean"))
}

也许这是一个更好的方法？我需要一个值列表中的每个单独的输出。

编辑：

for (i in 1:length(alpha))
 {
 list_ts_ses_tune[[i]] <- lapply(list_ts[1:(length(list_ts)/2)], 
function(x) 
forecast::forecast(ses(x,h=24,alpha=alpha[i]))) 
 list_ts_ses_tune[[i]] <- lapply(list_ts_ses_tune[[i]], "[",  c("mean"))

}

【问题讨论】：

标签： r data-manipulation

【解决方案1】：

我们可以使用mget将所有对象返回到list中

mget(ls(pattern = '^list_ts_ses_tune\\d+'))

此外，可以更轻松地创建 NULL list，而不是在全局环境中创建 10 个对象

list_ts_ses_tune <- vector('list', length(alpha))

现在，我们可以使用 OP 的代码了

for (i in 1:length(alpha))
  {
  list_ts_ses_tune[[i]] <- lapply(list_ts, function(x) 
forecast::forecast(ses(x,h=24,alpha=alpha[i]))) 
  
}

如果我们想创建一个单独的data.frame

for(i in seq_along(alpha)) {
    list_ts_ses_tune[[i]] <- data.frame(Mean = do.call(rbind, lapply(list_ts, function(x)
           forecast::forecast(ses(x,h=24,alpha=alpha[i]))$mean)))
}

【讨论】：

这个解决方案很棒。谢谢
好的，我会的。一个要跟进的问题，如果我想为每个元素循环并希望将其作为列放入数据框中？例如 list_ts_ses_tune[[1]][[1]] 是一个输出，我想要 list_ts_ses_tune[[1]][[2]] 等的所有值。然后 list_ts_ses_tune[[2]][[1 ]] 等都作为唯一的数据框列。我该怎么做？
@chriswang123 您是否尝试提取mean 列并创建一个data.frame
是的，要访问每个输出，我需要执行 list_ts_ses_tune[[1]][[1]]，其中 [[1]] =alpha 而第二个 [[1]] 是平均列.我希望所有平均输出到一个数据帧中
这几乎是完美的。问题是 dfs 是 8 rows by 24 。我希望它是 24 行的长度（alpha）。还有没有办法将手段放入现有的数据框中？

【解决方案2】：

您可以通过以下方式简单地完成所有事情：

library(forecast)
list_ts_ses_tune <- Map(function(x) 
                       lapply(alpha, function(y)forecast(ses(x,h=24,alpha=y))['mean']), list_ts)

【讨论】：

我得到这个错误，“更长的参数不是更短长度的倍数”。 list_ts 是一个时间序列列表，在我的数据中只有 8 个元素