如何将自定义函数累积应用于R中的向量？以高效和惯用的方式？

Question

我知道R中的函数cumsum，它计算了它的向量参数的累积和。

我需要“累积应用”而不是sum函数，而是一个泛型函数，在我的特定情况下，quantile函数。

我目前的解决方案基于循环：

set.seed(42)
df<-data.frame(measurement=rnorm(1000),upper=0,lower=0)
for ( r in seq(1,nrow(df))){
  df$upper[r]<-quantile(df[seq(1,r),"measurement"],c(.99))
  df$lower[r]<-quantile(df[seq(1,r),"measurement"],c(.01))
}

x=seq(1,nrow(df))
plot(df$measurement,type="l",col="grey")
lines(x,df$upper,col="red")
lines(x,df$lower,col="blue")

它有效，但效率不高，我觉得在R中应该有更惯用的方法。

Answer 1

您可以使用此方法：

set.seed(42)
df <- data.frame(measurement = rnorm(1000))

res <- sapply(seq(nrow(df)), function(x) 
  quantile(df[seq(x), "measurement"], c(.01, .99)))

它创建一个矩阵，其中nrow(df)列和2行，第1百分位数为一行，第99百分位数为一行。

您可以将此信息添加到数据框df（作为两个列）：

df <- setNames(cbind(df, t(res)), c(names(df), "lower", "upper"))