R-将数据帧拆分为向量，并将它们作为不同的参数传递给同一个函数

我有一个函数，它可以根据需要获取尽可能多的“数据向量”输入，并对所有输入一起执行操作。因此，以下工作：

myFunction( df[,1], df[,2], df[,3], ..up to the number of columns.. )

我希望将数据帧（或矩阵）拆分为不同的列向量，并将它们作为不同的输入提供（基本上是上面的示例，而不必逐个写入每一列）

我已尝试以下几点：

myFunction( split( df, col(df) ) )

这不起作用，因为我尝试使用的函数不接受输入列表，它希望每个输入都是不同的参数

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有办法做到这一点吗

这个问题似乎有点模棱两可。尽管如此，以下内容在很大程度上涵盖了问题中提到的内容

set.seed(1)
df <- as.data.frame(matrix(c(rep(rnorm(10),5)), ncol=5, byrow=TRUE))
df
sum(df[,1], df[,2], df[,3], df[,4], df[,5])      # 6.610139
sum(unlist(lapply(as.matrix(1:ncol(df)), function(i) {df[,i] }))) # 6.610139

set.seed（1）
df评论中建议的工作示例：

argumentList <- split(df, col(df)) # create a list of arguments
names(argumentList)[1] <- "x" # name at least one of the inputs for the default value x 
argumentList["na.rm"] <- TRUE # add any other arguments needed
do.call( myFunction, argumentList )

argumentList
do.call（myFunction，df）
？传递完整的
df
，然后使用
lappy
/
sapply
@digEmAll对
myFunction
中的列进行操作可能会更容易。它无法识别哪个输入应该与do.call的元素匹配<代码>参数“x”丢失，没有默认值，我必须去修改源文件（我没有编写函数），所以我想可能有更简洁的方法尝试
do.call（myfunction，unname（as.list（df）））
删除名称。用一个简单的可重复的数字示例来演示这一点，以清楚地揭示它。
example仅因为输入如何分离而起作用的函数对于sum（）并不重要，但会导致非线性运算的问题。因为unlist将所有内容合并为一个大向量。