将行分配给来自不同数据帧的列（套用操作）

阿古拉里

我想知道如何将一个数据帧的给定行分配给另一个数据帧的给定列，而不进行合并，聚合等操作。例如，使df1的第1行与df 2的第1列相关联，因此在df 2的第1列上执行的操作仅取自df 1的第1行的值。

让我们创建df1（即V）和df2（即M）：

V<-data.frame(A=c(2,1),B=c(4,2),C=c(6,3))
M<-data.frame(V1=rep(1,10),V2=rep(2,10)) 

#> V
   A B C
V1 2 4 6
V2 1 2 3

#> M
   V1 V2
1   1  2
2   1  2
3   1  2
4   1  2
5   1  2
6   1  2
7   1  2
8   1  2
9   1  2
10  1  2

然后创建一个函数列表，以传递M并从V取值

FUNS<-list(
F1<-function(x,A,B,C) A*x+B*x+C*x,
F2<-function(x,A,B,C) A*x-B*x-C*x
)

现在，我想传递M上的函数列表（但“理想情况下”，我只想将第1行中存储的值用于第1列，将第2行中的值使用至第2列，但是不幸的是，我没有找到如何。

res1<-list(data.frame(matrix(,10,2)),data.frame(matrix(,10,2)))
for(i in seq_along(V[,1])){
res1[[i]]<-lapply(FUNS,function(f) f(M,V[i,1],V[i,2],V[i,3]))
}

这将返回：1）第一个功能在第1列和第2列上实现，具有第1行的一组值2）第二个功能在第1列和第2列上实现，具有第1行的一组值3）第一个功能在第1列和第2列上实现，具有第1行的值第2行的值4）在第1列和第2列上使用第2行的值集实现的第二个功能

我想要的是：1）在第1列上实现的第一和第二个功能，仅使用第1行的值2）在第2列上实现的第一个和第二功能，仅使用第2行的值

帮助真的很感激！！！干杯

阿克伦

尝试

 resN <- lapply(seq_len(nrow(V)), function(i) {
               v <- unlist(V[i,])
              lapply(seq_along(FUNS), function(i) 
                  FUNS[[i]](M, v[1], v[2], v[3])) })

这与 res1

编辑

从描述中看来，您想要这样：

  V1 <- as.data.frame(t(V))
  resN1 <- Map(function(.FUN,y,z) do.call(cbind,
               lapply(.FUN, function(x) x(y, z[1],z[2],z[3]))) ,
                                                list(FUNS), M, V1)
   resN1
   #[[1]]
  #     [,1] [,2]
  #[1,]   12   -8
  #[2,]   12   -8
  #[3,]   12   -8
  #[4,]   12   -8
  #[5,]   12   -8
  #[6,]   12   -8
  #[7,]   12   -8
  #[8,]   12   -8
  #[9,]   12   -8
 #[10,]   12   -8

 #[[2]]
 #     [,1] [,2]
 # [1,]   12   -8
 # [2,]   12   -8
 # [3,]   12   -8
 # [4,]   12   -8
 # [5,]   12   -8
 # [6,]   12   -8
 # [7,]   12   -8
 # [8,]   12   -8
 # [9,]   12   -8
 #[10,]   12   -8

这与

  M[,1]*V[1,1]+M[,1]*V[1,2]+M[,1]*V[1,3]
   #[1] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

  M[,1]*V[1,1]-M[,1]*V[1,2]-M[,1]*V[1,3]
   #[1] -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8

  M[,2]*V[2,1]+M[,2]*V[2,2]+M[,2]*V[2,3]
   #[1] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

  M[,2]*V[2,1]-M[,2]*V[2,2]-M[,2]*V[2,3]
  #[1] -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8

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