R 函数，用于检查数据帧列之间的多个操作组合

以下是原始数据帧的示例（最后提供的数据）

我想写一个函数，从方程中计算

R

我在下面写代码是为了计算

R

，而

N\u l

是负责最大

R

的

R <- function(x){
  N_b <- x[1]
  N_l <- x[2]
  N_l_seq <- seq(N_l)
  A <- x[3]
  x.sqr_sum <- x[4]
  e <- x[5:12]
  m <- Multi.Presence$m[N_l_seq]
  f <- m * (N_l_seq/N_b + A * cumsum(e) / x.sqr_sum)
  c(val = max(f), pos = which.max(f))
}

DATA <- cbind(DATA, vars = t(apply(DATA, 1, R)))

因变量

m

在以下数据框中定义：

> dput(Multi.Presence)
structure(list(N_l = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), m = c(1.2, 
1, 0.85, 0.65, 0.65, 0.65, 0.65, 0.65, 0.65, 0.65)), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame")

---

我不确定这是否是你想要的。我想您应该在函数

R

中使用

combn

而不是

cumsum

R <- function(x){
  N_b <- x[1]
  N_l <- x[2]
  N_l_seq <- seq(N_l)
  A <- x[3]
  x.sqr_sum <- x[4]
  e <- x[5:12]
  m <- Multi.Presence$m[N_l_seq]
  f <- m * (N_l_seq/N_b + A * cumsum(e) / x.sqr_sum)
  c(val = max(f), pos = which.max(f))
}

DATA <- cbind(DATA, vars = t(apply(DATA, 1, R)))

• 作为第一步，我将

  Multi.Presence

  合并到

  DATA

  ，以便您可以读取

  m

  相对于

  N\u l

  的相应值

• 最后，您可以在

  apply

  中按行执行函数

  R

  ，例如

---

更新

我不知道您想如何处理

combn

，但下面是一个更新

R <- function(x){
  # browser()
  N_l <- x["N_l"]
  N_b <- x["N_b"]
  N_l_seq <- seq(N_l)
  A <- x["A"]
  x.sqr_sum <- x["x.sqr_sum"]
  e <- x[grepl("e_\\d",names(x))]
  m <- Multi.Presence$m[N_l_seq]
  f <- m * sapply(N_l_seq,function(k) N_l/N_b + A * max(combn(e,k,sum)) / x.sqr_sum)
  c(val = max(f), pos = which.max(f))
}

---

R你是指排列还是组合？@thomasscoding composition！我会改变的，谢谢！因此，我可以看到您如何使用
combn
，这正是我想要的。但是我没有将multi.presence数据框与数据合并的原因是我正在查看
N_l_seq
中的所有值。我试着运行代码，但我得到的错误是“combn（e，N_l_seq，sum）中的error:length（m）=1L不是真的”，因此在我的代码中，我将
m
保留在不同的数据帧中，并更改您提供的
combn（e，N_l_seq，sum）
行，所以我不知道如何在function@MaralDorri你什么意思？“但我没有将multi.presence数据框与数据合并的原因是我正在查看N_l_seq中的所有值”？我有点困惑，因为你在帖子中说你从8个值中选择
N_l
求和。
N_l
是一个单数，例如5。我想计算
R
中的所有值（N_l）

。由于

m

依赖于

N\u l

我将其作为不同的数据帧保存。因此在

N\u l\u seq=c（1,2,3,4,5）的每次迭代中

它选择了正确的

m

值。同样，我希望

combn

函数每次都向我们提供

N_l_seq

的写入。这有意义吗？谢谢！我不知道我可以在另一个函数中编写函数。计算出的

R

值比预期的要大，我想澄清一些问题g、

pos=which.max（f））

这个术语应该告诉我

N_l_seq

中的哪个术语负责

max（f）

，但是对于这个位置输出，我得到了更大的数字，比如30和25，

N_l

值都小于10

df <- merge(DATA, Multi.Presence, by = "N_l")

R <- function(x){
  N_l <- x["N_l"]
  N_b <- x["N_b"]
  N_l_seq <- seq(N_l)
  A <- x["X_ext"]
  x.sqr_sum <- x["x.sqr_sum"]
  e <- x[grepl("e_\\d",names(x))]
  m <- x["m"]
  f <- m * (N_l/N_b + A * combn(e,N_l,sum) / x.sqr_sum)
  c(val = max(f), pos = which.max(f))
}

> apply(df,1,R)
          [,1]       [,2]    [,3]    [,4]    [,5]    [,6]      [,7]      [,8]
val  0.4704685  0.4704685  0.7475  0.7475  0.7475  0.7475 0.6685714 0.6685714
pos 56.0000000 56.0000000 28.0000 28.0000 28.0000 28.0000 1.0000000 1.0000000
         [,9]
val 0.6685714
pos 1.0000000

R <- function(x){
  # browser()
  N_l <- x["N_l"]
  N_b <- x["N_b"]
  N_l_seq <- seq(N_l)
  A <- x["A"]
  x.sqr_sum <- x["x.sqr_sum"]
  e <- x[grepl("e_\\d",names(x))]
  m <- Multi.Presence$m[N_l_seq]
  f <- m * sapply(N_l_seq,function(k) N_l/N_b + A * max(combn(e,k,sum)) / x.sqr_sum)
  c(val = max(f), pos = which.max(f))
}