向outer()传递参数

Question

set.seed(8)
data <- 
  data.frame(A=rnorm(10),
             B=rnorm(10))



fun <- function(df,x,y){
  require(dplyr)
  res <- 
    filter(df,A<x,B>y) %>%
    nrow()
  return(res)
}

这适用于 x 和 y 的单个值：

fun(x=1,y=0,df=data)

我想使用outer()（或类似函数）对x和y进行组合，但无法弄清如何传递df参数。这似乎与此处的问题相同： Using outer() with a multivariable function。 但是通过...传递df并不起作用：

outer(x=c(0,2),y=c(0,2),fun,df=data)

什么是缺失？

- user3375672

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fun 的前两个参数必须是你的 x 和 y，并且如果你想使用 outer，它必须针对这些参数进行向量化。 - Roland

@Roland：您能详细解释一下“必须矢量化”的含义吗？ - user3375672

向量化（yourFunction....，vec=c("x", "y")) - Rorschach

@Legalizelt：我不明白，抱歉。 - user3375672

Answer 1

我建议使用cut函数：

# borrowing the @Colonel's example:
x = c(0,1,2)
y = c(-1,0,2)

library(magrittr)
data %<>% mutate(
  Ag = cut(A,c(-Inf,x,Inf)), 
  Bg = cut(B,c(-Inf,y,Inf))
)

with(data, table(Ag,Bg))
#           Bg
# Ag         (-Inf,-1] (-1,0] (0,2] (2, Inf]
#   (-Inf,0]         1      4     3        0
#   (0,1]            0      0     2        0
#   (1,2]            0      0     0        0
#   (2, Inf]         0      0     0        0

这可能不符合OP所需的不等式，但我认为一些变化会起作用。请注意，x和y必须按顺序排序才能使用cut。

- Frank

Answer 2

您可以使用Curry和mapply：

library(functional)

df = expand.grid(c(1,2,0),c(-1,2,0))

mapply(Curry(fun, df=data), df[,1],df[,2])
#[1] 9 9 7 0 0 0 5 5 3

- Colonel Beauvel

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mapply不是我想要的：我需要x和y的所有组合，即一个3x3矩阵（9个结果）。 - user3375672

在这种情况下，只需为mapply提供正确的参数即可 ;) - Colonel Beauvel

有人吗？似乎要关闭了！ - user3375672

也许你想把结果放在一个矩阵中（就像 outer 一样）？ - Frank

是的！但我认为如果像@LegalizeIt的答案中所述正确地放置，外部会做到这一点。 - user3375672

Answer 3

向量化参数意味着您的函数可以接受矢量作为参数。正如@Roland在评论中所述，您的函数需要特别设置才能与outer一起使用。因此，前两个参数应该是向量化的。这意味着您可以传递x和y参数的向量，并且函数将在这两个值的每个值上被调用。您可以使用Vectorize函数轻松完成此操作。

fun <- Vectorize(function(x, y, df){
  require(dplyr)
  res <- 
    filter(df,A<x,B>y) %>%
    nrow()
  return(res)
}, vectorize.args=c("x", "y"))


outer(c(0,1,2), c(-1,0,2), fun, df=data)

#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    7    3    0
# [2,]    9    5    0
# [3,]    9    5    0

- Rorschach

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并且为了在结果中获得dimnames：outer(setNames(x,x), setNames(y,y), fun, df=data) - Frank

很好，vec是Vectorize的vectorize.args参数吗？ - user3375672

@user3375672 是的，R函数将使用部分匹配来匹配参数。 - Rorschach