R:使用 lapply 同时在两个列表上迭代一个函数?

R: iterate a function over two lists simultaneously using lapply?

我有多个因素划分我的数据。

根据一个因素 (uniqueGroup),我想对我的数据进行子集化,根据另一个因素 (distance),我想首先根据 "moving threshold" 对我的数据进行分类,然后然后检验组间的统计差异。

我创建了一个函数 movThreshold 来对我的数据进行分类,并通过 wilcox.test 对其进行了测试。为了改变不同的阈值,我只是 运行

lapply(th.list,       # list of thresholds
       movThreshold,  # my function
       tab = tab,     # original data
       dependent = "infGrad") # dependent variable

现在我意识到,事实上 我需要首​​先通过 uniqueGroup 对我的数据 进行子集化,然后 然后改变阈值 。但是我不确定,如何在我的 lapply 代码中编写它?


我的虚拟数据:

set.seed(10)
infGrad <- c(rnorm(20, mean=14, sd=8),
            rnorm(20, mean=13, sd=5),
            rnorm(20, mean=8, sd=2),
            rnorm(20, mean=7, sd=1))
distance <- rep(c(1:4), each = 20)
uniqueGroup <- rep(c("x", "y"), 40)

tab<-data.frame(infGrad, distance, uniqueGroup)


# Create moving threshold function &
# test for original data
# ============================================

movThreshold <- function(th, tab, dependent, ...) {

  # Classify data 
  tab$group<- ifelse(tab$distance < th, "a", "b")

  # Calculate wincoxon test - as I have only two groups
  test<-wilcox.test(tab[[dependent]] ~ as.factor(group),  # specify column name
                    data = tab)

  # Put results in a vector 
  c(th, unique(tab$uniqueGroup), dependent, uniqueGroup, round(test$p.value, 3))

}

# Define two vectors to run through
# unique group
gr.list<-unique(tab$uniqueGroup)

# unique threshold
th.list<-c(2,3,4)

如何 运行 lapply 超过两个列表?

lapply(c(th.list,gr.list),  # iterate over two vectors, DOES not work!!
              movThreshold, 
              tab = tab, 
              dependent = "infGrad")

在我之前的问题 () 中,我学会了如何遍历 table:

中的各个子集
lapply(split(tab, df$uniqueGroup), movThreshold})

但是如何遍历子集并一次遍历阈值?

如果我理解正确你想做什么,这里有一个 data.table 解决方案:

library(data.table)
setDT(tab)[, lapply(th.list, movThreshold, tab = tab, dependent = "infGrad"), by = uniqueGroup]

此外,您也可以嵌套 lapply

lapply(gr.list, function(z) lapply(th.list, movThreshold, tab = tab[uniqueGroup == z, ], dependent = "infGrad"))

如果我误解了你的意思,我深表歉意。