跨 R 中的多列应用函数

Question

我正在尝试在 R 中编写一个简化的函数来比较矩阵中的多列。在 R 中执行此操作的最佳方法是什么？最有可能使用应用。

我看到这个问题出现过很多次，但是对于最佳的写法有一些相互矛盾的观点。

for ( j in 2:ncol(net) )
{
    for ( i in 1:nrow(net) )
    {
            net[i,j] <- min(net[i,j],net[i,1])
    }
}

一个矩阵的最终输出有如下

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    2    2    3
[3,]    3    2    3

会是

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    1    1
[2,]    2    2    2
[3,]    3    2    3

Answer 1

我们可以 unlist 除了第一列 (net[-1]) 之外的 "net" 列，将第一列复制为与 unlisted 列相同的长度，并使用 pmin 获取 vectors.

对应元素的最小值

pmin(unlist(net[-1], use.names=FALSE), net[,1][row(net[-1])])
#[1] 2 2 7 5 2 2 2 6 5 3 2 1 0 5 1

如果我们需要 lapply 解决方案，

unlist(lapply(net[-1], function(x) pmin(x, net[,1])), use.names=FALSE)

使用 OP 的 for 循环

for ( i in 2:ncol(net) ){
   for ( j in 1:nrow(net) ){
     print(min(net[j,i],net[j,1]))
   }
 }
#[1] 2
#[1] 2
#[1] 7
#[1] 5
#[1] 2
#[1] 2
#[1] 2
#[1] 6
#[1] 5
#[1] 3
#[1] 2
#[1] 1
#[1] 0
#[1] 5
#[1] 1

更新

正如 OP 提到的那样，这没有给出预期的输出，尝试使用 OP post

中显示的新数据

net <- cbind(1:3, 2, 3)

cbind(net[,1],pmin(unlist(net[,-1], use.names=FALSE), 
           net[,1][row(net[,-1])]))
#      [,1] [,2] [,3]
#[1,]    1    1    1
#[2,]    2    2    2
#[3,]    3    2    3

数据

set.seed(24)
net <- as.data.frame(matrix(sample(0:9, 4*5, replace=TRUE), ncol=4))

Answer 2

如果没有NA你可以做

net <- head(airquality, 4) # example data
for (j in 1:nrow(net)) net[j, net[j,]>net[j,1]] <- net[j,1]
net

Answer 3

这是一个带有 sapply 和 ifelse 的版本（矢量化，woo），它可能更快，并以可预测的方式处理 NA 值：

sapply(X = seq(to = ncol(x = net)), FUN = function(j){
  net[,j] <- ifelse(test = net[,1] < net[,j], yes = net[,1], no = net[,j])
})

一些示例数据

net <- head(airquality)
net
  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1
2    36     118  8.0   72     5   2
3    12     149 12.6   74     5   3
4    18     313 11.5   62     5   4
5    NA      NA 14.3   56     5   5
6    28      NA 14.9   66     5   6

结果：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]   41   41  7.4   41    5    1
[2,]   36   36  8.0   36    5    2
[3,]   12   12 12.0   12    5    3
[4,]   18   18 11.5   18    5    4
[5,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[6,]   28   NA 14.9   28    5    6

注意：我几乎指定了所有参数名称，因为我发现这会使大多数代码更快。如果你不关心时间，更简单的[可能更具可读性]版本：

sapply(seq(ncol(net)), function(j){
    net[,j] <- ifelse(net[,1] < net[,j], net[,1], net[,j])
})

跨 R 中的多列应用函数

Apply function across mulitple columns in R

loops

r

lapply

sapply

更新

数据