如何向量化`[`

Question

我无法让 Vectorize 与 [ 一起工作，出现如下所示的错误。从 help("[") 看来 [ 的参数名为 x、i 和 j - 但当我将它们用作vectorize.args。我可以这样做吗？

## Some data
dat <- data.frame(a=1:10, b=11:20, c=21:30)

## Vectorize with mapply, seems to work
f <- function(i, j, dat) list(dat[i, j])
mapply(f, list(1:2, 3:4), list(1:2, 2:3), MoreArgs = list(dat=dat))
# [[1]]
#   a  b
# 1 1 11
# 2 2 12
# 
# [[2]]
#    b  c
# 3 13 23
# 4 14 24

## Now using Vectorize, apply to data
Vectorize(`[`, c("i", "j"))(x=dat, i=list(1:2, 2:3), j=list(1:2, 2:3))

Error in Vectorize([, c("i", "j")) : must specify names of formal arguments for 'vectorize'

但是，这有效（带有命名参数的警告）

`[`(x=dat, i=1:2, j=1:2)

另外，如果我这样做，就可以了

Vectorize(`[.data.frame`, c("i", "j"))(dat, list(1:2, 2:3), list(1:2, 2:3))

Answer 1

Vectorize() 被记录为不能与 primitive 函数一起使用。来自 ?Vectorize

 ‘Vectorize’ cannot be used with primitive functions as they do not
 have a value for ‘formals’.

而[是R中的原语：

> `[`
.Primitive("[")

因为 [ 已经矢量化了，所以我什至不明白尝试这个的意义。 `[`(x=dat, i=1:2, j=1:2) 的惯用法很简单：

dat[1:2, 1:2]

> dat[1:2, 1:2]
  a  b
1 1 11
2 2 12

这个索引也可以是（预先存在的）对象：

i <- 1:2
j <- 1:2
dat[i, j]

> dat[i, j]
  a  b
1 1 11
2 2 12

如果你有不止一组提取，那么我想你可以直接在Vectorise中调用[.data.frame方法。 ?Vectorize 的示例说明了对函数 rep() 执行此类操作，这是原始的，因此使用 rep.int() 代替。

如何向量化`[`

How to Vectorize `[`

r

vectorization