在r中的2个列表上迭代

Question

我想用两个列表做一个迭代。

对于单一情况，我有一个数据帧df1和一个向量v1。

我的可复制示例如下。

df1 <- data.frame(n1 = c(2,2,0),
n2 = c(2,1,1),
n3 = c(0,1,1),
n4 = c(0,1,1))
v1 <- c(1,2,3)

现在，我使用以下代码为每一行计算一个值(ses.value)

x <- (v1 - apply(df1, 1, mean))/apply(df1,1,sd)

假设我们将有一个包含多个数据帧l1的列表和一个包含向量l2的列表(每个列表具有相同数量的元素)。现在，我想通过使用上面的代码对这些列表运行一个循环(l1的元素必须与l2的元素具有相同的位置)。

# 3 dataframes and 3 vectors
df1 <- data.frame(n1 = c(2,2,0), n2 = c(2,1,1), n3 = c(0,1,1), n4 = c(0,1,1))
df2 <- data.frame(n1 = c(1,6,0), n2 = c(2,1,8), n3 = c(0,2,1), n4 = c(0,7,1))
df3 <- data.frame(n1 = c(1,6,0), n2 = c(9,1,5), n3 = c(4,2,1), n4 = c(0,7,2))
v1 <- c(1,2,3)
v2 <- c(2,3,4)
v3 <- c(4,5,6)
# list
l1 <- list(df1,df2,df3)
l2 <- list(v1,v2,v3)

由于我的列表太大，使用for loop可能不是一个好主意，任何建议使用lapply或类似的东西?

Answer 1

我们可以使用Map循环遍历每个list的相应元素，然后根据OP的代码

进行计算。

Map(function(x, y) (y - apply(x, 1, mean))/apply(x,1,sd), l1, l2)

与产出

[[1]]
[1] 0.0 1.5 4.5
[[2]]
[1]  1.3055824 -0.3396831  0.4057513
[[3]]
[1] 0.1237179 0.3396831 1.8516402

---

此外，如果数据集真的很大，使用collapse中的dapply，这更有效

library(collapse)
Map(function(x, y) (y - dapply(x, MARGIN = 1,
FUN = fmean))/dapply(x, MARGIN = 1, FUN = fsd), l1, l2)

Answer 2

由于您的列表显然很大，您可能会受益于matrixStats包中的rowMeans2和rowSds。

library(matrixStats)
Map((x, y) (y - rowMeans2(as.matrix(x))) / rowSds(as.matrix(x)), l1, l2)
# [[1]]
# [1] 0.0 1.5 4.5
# 
# [[2]]
# [1]  1.3055824 -0.3396831  0.4057513
# 
# [[3]]
# [1] 0.1237179 0.3396831 1.8516402

---

数据:

l1 <- list(structure(list(n1 = c(2, 2, 0), n2 = c(2, 1, 1), n3 = c(0, 
1, 1), n4 = c(0, 1, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L)), structure(list(n1 = c(1, 6, 0), n2 = c(2, 1, 8), n3 = c(0, 
2, 1), n4 = c(0, 7, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L)), structure(list(n1 = c(1, 6, 0), n2 = c(9, 1, 5), n3 = c(4, 
2, 1), n4 = c(0, 7, 2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L)))
l2 <- list(c(1, 2, 3), c(2, 3, 4), c(4, 5, 6))