Использовать несколько столбцов в качестве переменных с sapply

У меня есть dataframe, и я бы хотел применить функцию, которая принимает значения трех столбцов и вычисляет минимальную разницу между тремя значениями.

#dataset
df <- data.frame(a= sample(1:100, 10),b = sample(1:100, 10),c= sample(1:100, 10))

#function
minimum_distance <- function(a,b,c)
{
  dist1 <- abs(a-b)
  dist2 <- abs(a-c)
  dist3 <- abs(b-c)
  return(min(dist1,dist2,dist3))
}

Я ищу что-то вроде:

df$distance <- sapply(df, function(x) minimum_distance(x$a,x$b,x$c) )
## errormessage
Error in x$a : $ operator is invalid for atomic vectors

Пока я могу использовать ddply:

df2 <- ddply(df,.(a),function(r) {data.frame(min_distance=minimum_distance(r$a,r$b, r$c))}, .drop=FALSE)

Это не сохраняет все столбцы. Любые предложения?

Изменить: я закончил использование:

df$distance <- mapply(minimum_distance, df$a, df$b, df$c)

Ответ 1

Попробуйте сопоставить():

qq <- mapply(minimum_distance, df$a, df$b, df$c)

Ответ 2

попробуйте следующее:

do.call("mapply", c(list(minimum_distance), df))

но вы можете написать векторизованную версию:

pminimum_distance <- function(a,b,c)
{
 dist1 <- abs(a-b)
 dist2 <- abs(a-c)
 dist3 <- abs(b-c)
 return(pmin(dist1,dist2,dist3))
}
pminimum_distance(df$a, df$b, df$c)

# or
do.call("pminimum_distance", df)

Ответ 3

Я знаю, что это ответ, но на самом деле я принимаю другой подход, который принимает любое количество столбцов и более обобщен с использованием внешнего подхода:

vdiff <- function(x){
    y <- outer(x, x, "-")
    min(abs(y[lower.tri(y)]))
}

apply(df, 1, vdiff)

Я думаю, что это немного чище и гибко.

EDIT: для комментариев zach Я предлагаю эту более формализованную функцию, которая работает с кадрами данных с не числовыми столбцами, а также удаляя их и действуя только на числовые столбцы.

cdif <- function(dataframe){
    df <- dataframe[, sapply(dataframe, is.numeric)]
    vdiff <- function(x){
        y <- outer(x, x, "-")
        min(abs(y[lower.tri(y)]))
    }
    return(apply(df, 1, vdiff))
}

#TEST it out
set.seed(10)
(df <- data.frame(a = sample(1:100, 10), b = sample(1:100, 10), 
    c = sample(1:100, 10), d =  LETTERS[1:10]))

cdif(df)

Ответ 4

Лучше написать функцию, а затем использовать mapply на векторах:

 f1 <- function(a,b,c){
 d =abs(a-b)
 e =abs(b-c)
 f= abs(c-a)
 return(pmin(d,e,f))
 }

 qq <- mapply(f1, df$a, df$b, df$c)