使用来自每行的多个参数对数据帧的每一行调用类似apply的函数
我有一个包含多列的数据帧。对于数据帧中的每一行，我想在该行上调用一个函数，该函数的输入使用该行中的多个列。例如，假设我有这个数据和这个接受两个参数的testFunc：
> df <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
> df
x y z
1 1 3 5
2 2 4 6
> testFunc <- function(a, b) a + b假设我想将此testFunc应用于列x和z。因此，对于第1行，我希望使用1+5，对于第2行，我希望使用2+ 6。有没有一种方法可以在不编写for循环的情况下实现这一点，比如使用apply函数族？
我试过这个：
> df[,c('x','z')]
x z
1 1 5
2 2 6
> lapply(df[,c('x','z')], testFunc)
Error in a + b : 'b' is missing但是弄错了，有什么想法吗？
编辑：我要调用的实际函数不是一个简单的sum，而是power.t.test。我使用a+b只是为了举例说明。最终目标是能够做这样的事情(用伪代码编写)：
df = data.frame(
delta=c(delta_values),
power=c(power_values),
sig.level=c(sig.level_values)
)
lapply(df, power.t.test(delta_from_each_row_of_df,
power_from_each_row_of_df,
sig.level_from_each_row_of_df
))其中，结果是每行df的power.t.test的输出向量。
Stack Overflow用户
发布于 2013-02-25 10:47:39
data.frame是list，所以..。
对于矢量化函数， do.call通常是一个很好的选择。但是参数的名称起作用了。这里使用参数x和y而不是a和b来调用testFunc。...允许传递不相关的参数而不会导致错误：
do.call( function(x,z,...) testFunc(x,z), df )对于非矢量化函数，mapply将起作用，但您需要匹配arg的顺序或显式命名它们：
mapply(testFunc, df$x, df$z)有时apply会起作用，因为当所有参数都是相同类型时，将data.frame强制转换为矩阵不会因为更改数据类型而导致问题。你的例子就是这样的。
如果您的函数是在另一个函数中调用的，并且所有参数都传递到该函数中，那么有一个比这些方法更巧妙的方法。如果您想走这条路，请研究lm()主体的前几行。
https://stackoverflow.com/questions/15059076
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