使用 mutate 时，较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

Question

我正在尝试为 df 的每一行计算函数 EX_A0 的值并将其添加为新列，但出现 "longer object length is not a multiple of shorter object length" 错误。当我过滤掉一行并只对一行进行过滤时，没有错误。两行的 EX_A0 的结果都是数字并且只有一维。我不明白为什么会出现此错误。我将不胜感激你的帮助。这是我的代码：

EQ_A0 <- function(S_a, lambda_a, c){
  integrate(integrand2, 0, 30, S_a, lambda_a, c, subdivisions=2000, rel.tol=.Machine$double.eps^.05)$value
}

integrand2 <- function(tau, S_a, lambda_a, c){
  exp(log(tau)+h_A0(tau, S_a, lambda_a, c))
}
h_A0 <- function(tau, S_a, lambda_a, c){
  dgamma(tau, shape=S_a, scale = lambda_a*c, log = TRUE) - pgamma(30, shape=S_a, scale = lambda_a*c, lower.tail = TRUE, log.p=TRUE)
}

df <- data.frame(cc=c(0.06329820, 0.05141647), ya=c(31, 256), Sa=c(31,256), yb=c(2865, 742), Sb=c(2993, 1348))

df %>% 
  mutate(asd=EQ_A0(Sa, 350, cc))

以下有效，但我仍然不明白为什么 mutate 无效。

mapply(EQ_A0, df$Sa, lambda_a, df$cc)
cbind(df,f = mapply(EQ_A0, df$Sa, 350, df$cc) )

Answer 1

问题是 EQ_A0 不是参数 S_a 和 cc 的向量化函数。警告（不是错误）

Warning message:
In dgamma(tau, shape = S_a, scale = lambda_a * c, log = TRUE) -  :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

在 h_A0 内部被提升并且与 S_a 和 cc 是长度为 2 的向量而不是标量这一事实有关（您可以通过添加 browser() 声明）。

正如我在评论中提到的，dgamma(tau, shape=S_a, scale = lambda_a*c, log = TRUE) 的结果是一个长度为 21 的向量，而 pgamma(30, shape=S_a, scale = lambda_a*c, lower.tail = TRUE, log.p=TRUE) 的结果是一个长度为 2 的向量.因此，当从第一个 R 中减去最后一个时，会发出警告，因为 21（较长对象的长度）不是 2（较短对象的长度）的倍数。 R 仍然执行计算，但给你一个错误的结果。

此外，这与 mutate 无关，您可以使用 EQ_A0(df$Sa, 350, df$cc) 进行检查（这是您尝试使用 mutate 进行的操作）。

要解决此问题，您必须使用 map2_dbl（相当于 mapply(EQ_A0, df$Sa, lambda_a, df$cc)）或使用 rowwise:

遍历数据框中的参数行

library(dplyr)
library(purrr)

EQ_A0 <- function(S_a, lambda_a, c){
  integrate(integrand2, 0, 30, S_a, lambda_a, c, subdivisions=2000, rel.tol=.Machine$double.eps^.05)$value
}

integrand2 <- function(tau, S_a, lambda_a, c){
  exp(log(tau)+h_A0(tau, S_a, lambda_a, c))
}

h_A0 <- function(tau, S_a, lambda_a, c){
  #browser()
  dgamma(tau, shape=S_a, scale = lambda_a*c, log = TRUE) - pgamma(30, shape=S_a, scale = lambda_a*c, lower.tail = TRUE, log.p=TRUE)
}

df <- data.frame(cc=c(0.06329820, 0.05141647), ya=c(31, 256), Sa=c(31,256), yb=c(2865, 742), Sb=c(2993, 1348))

# Solution 1: use map2_dbl to loop over parameters
df %>% 
  mutate(asd = map2_dbl(Sa, cc, ~ EQ_A0(.x, 350, .y)))
#>           cc  ya  Sa   yb   Sb      asd
#> 1 0.06329820  31  31 2865 2993 29.02379
#> 2 0.05141647 256 256  742 1348 29.88251

# Solution 1: use rowwise to loop over parameters
df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(asd=EQ_A0(Sa, 350, cc)) %>% 
  ungroup()
#> # A tibble: 2 x 6
#>       cc    ya    Sa    yb    Sb   asd
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0.0633    31    31  2865  2993  29.0
#> 2 0.0514   256   256   742  1348  29.9

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2020-04-04 创建

使用 mutate 时，较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

Longer object length is not a multiple of shorter object length while using mutate

error-handling

r

function

integral

dplyr