使用 R 中的 apply 系列将 2 列数据帧的每一行传递给我创建的函数?

Question

我有一个包含两列的小数据帧：fp(误报)和fn(假阴性)，如下所示：

falsepos <- c(.05, .25, .5)
falseneg <- c(.01, .05, .1)
x_name <- "fp"
y_name <- "fn"
df <- data.frame(falsepos,falseneg)
names(df) <- c(x_name, y_name)

我还写了一些贝叶斯规则作为函数的改编，如下所示：

bayesrule <- function(baserate = .03, 
fp, 
fn) {
output <- (baserate * (1 - fn)) / ((baserate * (1 - fn)) + ((1 - baserate) * (fp)))
return(output)
}

fp和fn代表他们在df年所做的同样的事情。在这个函数中，bayesrule，我为.03的baserate留下了一个默认值。我的问题是：我怎样才能编写一些R代码——我猜可能使用apply系列函数，但也许是别的什么——将df的值中的每一行传递给fp并fn到它们在bayesrule函数中的相应位置，给我三个贝叶斯规则计算(每个计算的默认baserate相同 .03)？

我在SX中查看过类似的帖子，并且已经非常接近，但我只是对此感到羞涩。我已经接近了：

sapply(df,FUN = bayesrule,fn=df$fn, fp=df$fp)

但没有更近。

Answer 1

通常，如果函数没有矢量化并且依赖于长度> 1 的多个参数，我们可以使用Map/mapply

unlist(Map(bayesrule, fn = df$fn, fp = df$fp))

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或者Vectorize函数并应用列

Vectorize(bayesrule)(fn = df$fn, fp = df$fp)
#[1] 0.37979540 0.10516605 0.05273438

在这里，函数已经矢量化，因为函数中显示的操作是R中的矢量化操作(注释 -@r2evans 注释中也提到了)。 所以，可以直接应用

with(df, bayesrule(fp=fp, fn = fn))
#[1] 0.37979540 0.10516605 0.05273438

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或者用dplyr

library(dplyr)
df %>%
mutate(new = bayesrule(fp = fp, fn = fn))

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使用sapply，它单独遍历每一列

Answer 2

您不需要在此处按行执行任何操作：

bayesrule(fp=df$fp, fn=df$fn)
# [1] 0.37979540 0.10516605 0.05273438

由于内部的所有数学都已经为 R 的矢量化效率做好了准备，因此您可以传递向量。它将比尝试每行调用一次更有效(调用bayesrule一次)。