在ifelse R data.table中使用apply

我有以下

数据。表
对象：

USER    active  rate   day    # of elements by hour
4q7C0o  1         1.48  1       c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 98, 167, 211, 246)
2BrKY63 1         0.5   3       c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 15, 24, 89, 187) 
3drUy6I 1         2.58  5       c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 112, 265, 309) 
G5ALtO  1         1.1   7       c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 20, 153, 170)


其中，按小时排列的元素列
#中的每个元素都是长度不同的列表。我想将函数
pexp（）
应用于每个列表的每个元素（例如，pexp（0，rate=1.48）应用于第一个列表的第一个元素，pexp（246，rate=1.48）应用于第一个列表的最后一个元素），如果出现小于“x”的值，则它将显示在新列中。比如：

DT[, ifelse(any(lapply( of elements by hour, pexp, rate = rate) < x), 'no.usable','usable' )  ,]

DT[，ifelse（任何（lappy（按小时计算的元素，pexp，速率=速率）

然而，我不知道如何在
数据中短时间内做到这一点。table
这里有一个带有
Map
的选项，我们在
的每个元素上应用
pexp
“按小时计算的元素数”
以及相应的“rate”列值

DT[, c('usable', 'no.usable')[unlist(Map(function(x, y)
     any(pexp(x, rate = y) < x))   `# of elements by hour`, rate)) + 1]]

pexp
是指数密度，它是单调且容易可逆的。您的条件满足费率l，前提是：

# elem > 1 / rate * log(rate / x)

因此，我们只需要查看每个列表的最大数量，并检查其中的条件

考虑到这一点，我们可以：

DT[ , fifelse(sapply(`# elem`, max) > 1/rate*log(rate/x), 'no.usable', 'usable')]

非常感谢@AkrunThank@MichaekChirico！
DT[ , fifelse(sapply(`# elem`, max) > 1/rate*log(rate/x), 'no.usable', 'usable')]