应用某些函数后，获得原始源的X倍的data.frame（或list）

我对这个问题已经有一段时间了

我想要的是，将一个函数应用于一个被因子分割的data.frame。此数据框有n>2列值，我需要用于此函数

在本例中，该数据集有一列5个因素（

a

，

b

，

c

，

d

，

e

），以及两列值（

values1

，

values2

）。我想应用一些函数来考虑每一列值（

auto.arima

first和

forecast.arima

，在本例中）。要播放的数据集如下所示：

library(forecast)
set.seed(2)
dat <- data.frame(factors = letters[1:5],values1 = rnorm(50), values2 =rnorm(50))

然后使用

rappy

：

rapply(dat,function(x) forecas.Arima(auto.arima(x)),dat$factors)

lapply(split(dat,dat$factors), function(x) forecast.Arima(auto.arima(x)))

或

lappy

：

rapply(dat,function(x) forecas.Arima(auto.arima(x)),dat$factors)

lapply(split(dat,dat$factors), function(x) forecast.Arima(auto.arima(x)))

和其他一些组合，都没有用

---

我认为最简单的解决方案应该是apply系列中的一个函数，但任何解决方案都是有效的。

这就是您想要的吗

m = melt(dat, id.vars = "factors")
l = split(m, paste(m$factors, m$variable))
lapply(l, function(x) forecast.Arima(auto.arima(x$value)))

---

i、 e.将数据分为10个不同的帧，然后对

值应用预测
？
应用
解决方案的问题是，您将整个数据帧传递给
auto.arima
函数，该函数采用向量，因此您需要类似以下内容：

lapply(split(dat,dat$factors), function(df) {
    apply(df[,-1], 2, function(col) forecast.Arima(auto.arima(col)))
})

这会像以前一样在因子上拆分数据帧，然后将
auto.arima
函数包装在
forecast.arima
中，应用于每一列（忽略第一列是因子）。这将返回列表列表（5个因子乘以2个值），因此允许您将
values1
和
values2
分开

您可以使用
unlist（x，recursive=FALSE）
将其展平为10个列表。
我不完全确定这是否是您的要求，但您可以
将
数据.frame
与
“factors”
作为
id.vars
，拆分为
“factors”
和
变量
列，您将从
melt
中获得，然后
lappy
您在结果列表中的函数。顺便问一下，您想应用
auto.arima
的单变量时间序列是什么？我不清楚。@ColonelBeauvel在这个例子中，我想对每个因子的值1和值2应用auto.arima，你想对值1和值2的10个值应用因子'a'auto.arima吗？@ColonelBeauvel是的，完全正确，对b、c、d和e的过程相同。我会使用plyr作为替代：
ldply（unique（m[，c（'factors'、'variable'）））、函数（x）…
但是+1谢谢你提供额外的答案。但是，当我尝试按原样使用它们时，第一个会抛出一个错误，而第二个会预测每一点-1，并且它也只给出5个预测，而不是10个（每个因子2个）。