在函数中获取并处理 ddply 中的整行
在 ddply 中抓取一个或多个进行处理很容易，但是有没有办法抓取整个当前行并将其传递给函数？或者获取运行时确定的一组列？
让我举例说明：
给定一个像这样的数据框，
df = data.frame(a=seq(1,20), b=seq(1,5), c= seq(5,1))
df
a b c
1 1 1 5
2 2 2 4
3 3 3 3
我可以编写一个函数来对数据框的一行中的命名列进行求和，如下所示：
selectiveSummer = function(row,colsToSum) {
return(sum(row[,colsToSum]))
}
当我为这样的行调用它时，它会起作用：
> selectiveSummer(df[1,],c('a','c'))
[1] 6
所以我想将其包装在匿名中函数并在 ddply 中使用它来将其应用到表中的每一行，类似于下面的示例，
f = function(x) { selectiveSummer(x,c('a','c')) }
#this doesn't work!
ddply(df,.(a,b,c), transform, foo=f(row))
我想找到一个解决方案，其中可以在运行时确定要操作的列集，所以如果有某种方法可以直接进行 splat从 ddply 的 args 中获取它并将其传递给一个接受任意数量的 args 的函数，这也有效。
编辑：要明确的是，真正的应用程序驱动这不是总和，但这是一个更简单的解释
It's easy to grab one or more in ddply to process, but is there a way to grab the entire current row and pass that onto a function? Or to grab a set of columns determined at runtime?
Let me illustrate:
Given a dataframe like
df = data.frame(a=seq(1,20), b=seq(1,5), c= seq(5,1))
df
a b c
1 1 1 5
2 2 2 4
3 3 3 3
I could write a function to sum named columns along a row of a data frame like this:
selectiveSummer = function(row,colsToSum) {
return(sum(row[,colsToSum]))
}
It works when I call it for a row like this:
> selectiveSummer(df[1,],c('a','c'))
[1] 6
So I'd like to wrap that in an anonymous function and use it in ddply to apply it to every row in the table, something like the example below
f = function(x) { selectiveSummer(x,c('a','c')) }
#this doesn't work!
ddply(df,.(a,b,c), transform, foo=f(row))
I'd like to find a solution where the set of columns to manipulate can be determined at runtime, so if there's some way just to splat that from ddply's args and pass it into a function that takes any number of args, that works too.
Edit: To be clear, the real application driving this isn't sum, but this was an easier explanation
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评论（2）
如果可以使用一个或多个变量以一种唯一的方式标识行，则只能使用 ddply 选择单行。如果存在相同的行，即使您使用所有列，ddply 也会循环遍历多行的数据帧（例如 ddply(df, name(df), f）。
为什么不使用 apply 来代替？Apply 会迭代各行
结果：
You can only select single rows with ddply if rows can be identified in a unique way with one or more variables. If there are identical rows ddply will cycle over data frames of multiple rows even if you use all columns (like
ddply(df, names(df), f).Why not use apply instead? Apply does iterate over individual rows.
result:
简单...
或者
Simple...
OR