r功能无法与数据框架正常合作

Question

我具有其他人为计算标准偏差而创建的R函数，我想通过CSV文件中的一系列不同值运行它。

以下是函数：

pro_error_carbon <- function(vol,volsd,den,densd,biom,biomsd,nruns=10000, returnsv=NULL) {
  vol <- rnorm(nruns,mean=vol,sd=volsd)
  den <- rnorm(nruns,mean=den,sd=densd) # middle of the road
  biomass <- rnorm(nruns,mean=biom,sd=biomsd) # conifer or angiosperm
  carbt <- vol * den * biomass
  if (!is.null(returnsv)){
    quantile(carbt,probs=returnsv)
  } else {
    c(mean = mean(carbt),sd= sd(carbt))
  }
}

对于单数值，例如：

pro_error_carbon(1.601875,0.133477,0.7008,0.094134,0.5,0.0025)

      mean         sd 
0.55987958 0.08952082 

但是，当我尝试使用CSV文件中的值时，我会得到：

pro_error_carbon(leafoff$Volumem3,leafoff$VolumeSDkg,leafoff$Wood.density,leafoff$WoodSD,0.5,0.0025,nruns=10000, returnsv=NULL)

##I get this:

  mean       sd 
1.599976 1.717951 

我希望能够以不同的值运行它并获得其个人均值＆amp;标准偏差。运行循环会为此工作吗？我该怎么做？

Answer 1

您可以使用purrr的pmap_dfr通过各种输入参数的列表进行映射，并输出earne> Meand s和sd s的dataframe，例如：

library(tidyverse)

pro_error_carbon <- function(vol, volsd, den, densd, biom, biomsd, nruns = 10000, returnsv = NULL) {
  vol <- rnorm(nruns, mean = vol, sd = volsd)
  den <- rnorm(nruns, mean = den, sd = densd) # middle of the road
  biomass <- rnorm(nruns, mean = biom, sd = biomsd) # conifer or angiosperm
  carbt <- vol * den * biomass
  if (!is.null(returnsv)) {
    quantile(carbt, probs = returnsv)
  } else {
    c(mean = mean(carbt), sd = sd(carbt))
  }
}

# 4 Sample Inputs for the Function
list <- tribble(
  ~vol, ~volsd, ~den, ~densd, ~biom, ~biomsd,
  1.601875, 0.133477, 0.7008, 0.094134, 0.5, 0.0025,
  1.601874, 0.133476, 0.7007, 0.094133, 0.4, 0.0024,
  1.601873, 0.133475, 0.7006, 0.094132, 0.3, 0.0023,
  1.601872, 0.133474, 0.7005, 0.094131, 0.2, 0.0022,
) |> 
  as.list()

# Map through the 4 inputs
pmap_dfr(list, pro_error_carbon)

#> # A tibble: 4 × 2
#>    mean     sd
#>   <dbl>  <dbl>
#> 1 0.561 0.0883
#> 2 0.449 0.0711
#> 3 0.336 0.0533
#> 4 0.225 0.0355

^{在2022-06-27创建的 reprex package （v2.0.1）}