Применить список n функций к каждой строке данных?

У меня есть список функций

funs <- list(fn1 = function(x) x^2,
             fn2 = function(x) x^3,               
             fn3 = function(x) sin(x),
             fn4 = function(x) x+1)
#in reality these are all f = splinefun()

И у меня есть dataframe:

mydata <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 2),
                     x2 = c(3, 2, 1, 0),
                     x3 = c(1, 2, 2, 3),
                     x4 = c(1, 2, 1, 2))
#actually a 500x15 dataframe of 500 samples from 15 parameters

Для каждой из я строк я хотел бы оценить функцию j в каждом из столбцов j и суммировать результаты:

unlist(funs)
attach(mydata)
a <- rep(NA,4)
for (i in 1:4) {
     a[i] <- sum(fn1(x1[i]), fn2(x2[i]), fn3(x3[i]), fn4(x4[i]))
}

Как я могу сделать это эффективно? Является ли это подходящим случаем для реализации функций plyr? Если да, то как?

бонусный вопрос: почему a[4] NA?

Это подходящее время для использования функций из plyr, если да, то как я могу это сделать?

Ответ 1

Игнорируя фрагмент кода и придерживаясь первоначальной спецификации, которую вы хотите применить функцию j для номера столбца j, а затем "суммируйте результаты"... вы можете сделать:

mapply( do.call, funs, lapply( mydata, list))
#      [,1] [,2]      [,3] [,4]
# [1,]    1   27 0.8414710    2
# [2,]    4    8 0.9092974    3
# [3,]    9    1 0.9092974    3

Я не был уверен, каким образом вы хотите добавить результаты (например, по строкам или по столбцам), чтобы вы могли либо сделать rowSums, либо colSums на этой матрице. Например:

colSums( mapply( do.call, funs,  lapply( mydata, list)) )
# [1] 14.000000 36.000000  2.660066  8.000000

Ответ 2

Почему бы просто не написать одну функцию для всех 4 и применить ее к кадру данных? Все ваши функции векторизованы, и поэтому splinefun, и это будет работать:

fun <-  function(df)
    cbind(df[, 1]^2, df[, 2]^3, sin(df[, 3]), df[, 4] + 1)

rowSums(fun(mydata))

Это значительно эффективнее, чем "форсирование" или "применение" по строкам.

Ответ 3

Я попытался использовать plyr::each:

library(plyr)
sapply(mydata, each(min, max))
    x1 x2 x3 x4
min  1  0  1  1
max  3  3  3  2

и он отлично работает, но когда я передаю пользовательские функции, я получаю:

sapply(mydata, each(fn1, fn2))
Error in proto[[i]] <- fs[[i]](x, ...) :
  more elements supplied than there are to replace

each имеет очень краткую документацию, я не совсем понимаю, в чем проблема.