apply

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假设我有一个n乘2的矩阵和一个将2-矢量作为其参数之一的函数。我想将这个函数应用到矩阵的每一行并得到一个n向量。如何在R中做到这一点？例如，我想计算三点二维标准正态分布的密度： bivariate.density(x = c(0, 0), mu = c(0, 0), sigma = c(1, 1), rho = 0){ exp(-1/(2*(1-rho^2))*(x[1]^2/sigm

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将数字视为字符

我无法在线找到此问题的解决方案，就像看起来那么简单。这里，它是： #Construct test dataframe tf <- data.frame(1:3,4:6,c("A","A","A")) #Try the apply function I'm trying to use test <- apply(tf,2,function(x) if(is.numeric(x)) mean

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如果我的分组变量是一个因素，如何生成分组汇总统计信息？

假设我想获得关于数据集mtcars（基本R版本2.12.1的一部分）的一些汇总统计信息。下面，我根据他们拥有的发动机汽缸数量对汽车进行分组，并且采用mtcars中其余变量的每组平均值。 > str(mtcars) 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.

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对每一行应用GBSVolatility

我有一个相当简单的问题，但不幸的是只是不能得出结果：我想将GBSVolatility函数应用于我的data.frame的每一行。我做了以下内容： > vol <- function(x) GBSVolatility(x$Price, "c", S = 1000, x$Strike, Time = 1/4, r = 0.01, b = 0.02, maxiter = 500) > foo$i

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适用于数据框工作的一行，但适用于多行失败的特定行

适用于数据框工作的一行，但应用于多行失败的特定行下面是一个示例（行954单独工作）： apply(dx[954,], 1, query.db) 2571 1092 0.06044147 3890 0.05948577 3273 0.05911261 794 0.05855583 4241 0.05854064 3560 0.05602690 但是，当它与一个或多

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R：指定一个字符串作为调用另一个函数的函数的参数

这是关于R中编码的问题。我提供的示例是教学法。假设我有一个名为'func1'和'func2'的函数，每个函数都有两个参数（比如标量）。我想指定另一个函数'applyfunction'，它有三个参数：要使用的函数的最后一个数字（'1'或'2'）和函数的两个参数。例如，我想要做这样的事情（这当然不工作）： applyfunction(1,2,3)哪里会有效地运行func1(2,3)和 applyfu

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为什么sapply返回需要转置的矩阵，然后转置的矩阵不会附加到数据帧？

我希望深入了解为何发生这种情况，以及我如何更有说服力地做到这一点。当我使用sapply时，我希望它返回一个3x2矩阵，但它返回一个2x3矩阵。为什么是这样？为什么将它附加到另一个数据框很困难？ a <- data.frame(id=c('a','b','c'), var1 = c(1,2,3), var2 = c(3,2,1)) out <- sapply(a$id, function(x)

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使用snowfall :: sfLapply时正在处理哪个列表元素？

假设我们有一个用作lapply函数输入对象的列表（mylist）。有没有办法知道mylist中的哪个元素正在被评估？该方法应该适用于lapply和snowfall::sfApply（以及可能的其他申请家庭成员）。在chat上，Gavin Simpson建议采用以下方法。这对于lapply非常适用，但对于sfApply不适用。我想避免额外的软件包或在列表中摆弄。有什么建议么？ mylist <-

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乘以一个data.frame的每个单元格与它的重量

我想要做的是令人尴尬的简单 - 但我失败了。我有一个data.frame与“字符”和“数字”。 data.frame的其中一列代表权重。我想乘以数据框的每个单元格与相应的权重（如果它是一个数字）。我该怎么做（最好不使用嵌套循环）。预先感谢您！例子： c1 c2 w l1 abc 2 1 l2 dxf 3 0.5 l3 ghi 4 1.5 应该成为 c1 c2 w l1 abc

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是否有一个R函数将函数应用于每对列？

我经常需要对数据框/矩阵中的每对列应用函数，并将结果以矩阵形式返回。现在我总是写一个循环来做到这一点。例如，为了使含我写相关的p值的矩阵： df <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),z=rnorm(100)) n <- ncol(df) foo <- matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in