使用 mapply 向量化函数

Question

我在 R 中有一个函数，它接受表示商业折扣结构的字符串并将它们转换为数字乘数。例如，字符串“50/20/15”仅表示原价优惠 50%，然后再优惠 20%，然后再优惠 15%。这相当于将原始价格乘以 (1 - 0.50)*(1 - 0.20)(1 - 0.15)，等于 0.34。

我的函数如下

disc_str_to_num <- function(string){
  numstrings <- strsplit(string,"/")
  nums <- mapply(as.numeric, numstrings)
  prod(1 - nums/100)
}

在单个字符串上按需要工作。

> disc_str_to_num("50/20/15")
[1] 0.34

不幸的是，这对字符串向量失败了。

discount_vec <- c("50/10",
                  "50/10/10",
                  "50/10/15",
                  "50/10/20")

> disc_str_to_num(discount_vec)
Error in nums/100 : non-numeric argument to binary operator

我尝试了 Vectorize 函数的各种应用，但都没有成功。

如何修改我的函数以适用于字符串向量？预期输出是字符串向量的分量值的数值向量。

Answer 1

prod 也应该在循环内

sapply(strsplit(discount_vec, "/"), \(x) prod(1 - as.numeric(x)/100))
[1] 0.4500 0.4050 0.3825 0.3600

对于单个元素，mapply 使用 SIMPLIFY = TRUE 因此我们没有任何问题，但是对于多个元素，它 returns a list因此最后一步不起作用

> list(c(1, 3), c(2, 4))/100
Error in list(c(1, 3), c(2, 4))/100 : 
  non-numeric argument to binary operator

如果我们使用 OP 的代码，则用另一个 mapply 包装（或者可以在与 sapply 所示的相同 mapply 中执行此操作）

> disc_str_to_num <- function(string){
+   numstrings <- strsplit(string,"/")
+   nums <- mapply(as.numeric, numstrings)
+   mapply(\(x) prod(1 - x/100), nums)
+ }
> 
> disc_str_to_num(discount_vec)
[1] 0.4500 0.4050 0.3825 0.3600

另一种选择是将 data.frame 读作 read.table，然后使用 matrixStats

中的 rowProds

library(matrixStats)
rowProds(as.matrix(1- read.table(text = discount_vec,
  header = FALSE, sep = "/", fill = TRUE)/100), na.rm = TRUE)
[1] 0.4500 0.4050 0.3825 0.3600

Answer 2

像这样使用矢量化：

Vectorize(disc_str_to_num)(discount_vec)
##    50/10 50/10/10 50/10/15 50/10/20 
##   0.4500   0.4050   0.3825   0.3600

或者创建一个新的函数名然后调用它：

disc_str_to_num_vec <- Vectorize(disc_str_to_num)

disc_str_to_num_vec(discount_vec)
##    50/10 50/10/10 50/10/15 50/10/20 
##   0.4500   0.4050   0.3825   0.3600

或者重写函数如图所示。请注意，strsplit 在此函数中创建了一个元素列表，[[1]] 获取内容。

disc_str_to_num_vec2 <- 
  Vectorize(function(x) prod(1 - as.numeric(strsplit(x, "/")[[1]]) / 100))

disc_str_to_num_vec2(discount_vec)
##    50/10 50/10/10 50/10/15 50/10/20 
##   0.4500   0.4050   0.3825   0.3600

使用 mapply 向量化函数

Vectorizing a function with mapply

r

function

vectorization