我正在寻找嵌套lapply的有效替代方案，我认为使用嵌套结构在R社区中不受欢迎。任何人都可以提出可能的想法，或者避免在自定义函数中使用nest lapply吗？
这是一个快速重现的例子：
private String getGroovyPath(MyTitleAreaDialog dialog)
{
String LayerLVS = "lvs/dev/scripts/123/aderf/de/lock/clt/Simplescript.groovy";
String LayerPRJ = "prj/dev/scripts/123/aderf/de/lock/clt/Simplescript.groovy"";
if(dialog.getLayer().equalsIgnoreCase("LVS"))
{
return LayerLVS;
}
else if(dialog.getLayer().equalsIgnoreCase("PRJ"))
{
return LayerPRJ;
}
return null;
}
a <- data.frame(
start=seq(1, by=9, len=18), stop=seq(6, by=9, len=18),
ID=letters[seq(1:18)], score=sample(1:25, 18, replace = FALSE))
b <- data.frame(
start=seq(2, by=11, len=20), stop=seq(8, by=11, len=20),
ID=letters[seq(1:20)], score=sample(1:25, 20, replace = FALSE))
c <- data.frame(
start=seq(4, by=11, len=25), stop=seq(9, by=11, len=25),
ID=letters[seq(1:25)], score=sample(1:25, 25, replace = FALSE))
避免使用嵌套lapply，以找到其有效的替代方案。我的意思是找到更好的输出表示，它必须易于/快速重现，并允许快速/简单的下游计算。有没有一般的方法来做到这一点？
如何避免在a.big <- a[a$score >10,]
a.sml <- a[(a$score > 6 & a$score <= 10),]
a.non <- a[a$score < 6,]
a_new <- list('big'=a.big, 'sml'=a.sml)
tar.list <- list(b,c)
test <- lapply(a_new, function(ele_) {
re <- lapply(tar.list, function(li) {
out <- base::setdiff(ele_, li)
return(out)
})
})
中使用嵌套lapply？任何人都可以提出可能的想法来解决这个问题吗？谢谢
最好的问候：
杰夫
答案 0 :(得分：3)
我不确定你真正想要的是什么。但是如果您喜欢两个列表的所有组合setdiff，那么您可以使用以下内容：
# all combinations
a <- expand.grid(seq_along(a_new), seq_along(tar.list))
a
Var1 Var2
1 1 1
2 2 1
3 1 2
4 2 2
# apply over all combinations setdiff row-vice
apply(a, 1, function(x, y, z){ setdiff(y[x[1]], z[x[2]])}, a_new, tar.list)[1:2]
[[1]]
[[1]][[1]]
start stop ID score
2 10 15 b 21
3 19 24 c 12
6 46 51 f 23
9 73 78 i 15
10 82 87 j 19
11 91 96 k 25
13 109 114 m 11
16 136 141 p 17
17 145 150 q 18
18 154 159 r 24
[[2]]
[[2]][[1]]
start stop ID score
5 37 42 e 9
14 118 123 n 8
15 127 132 o 7
使用双[[]]个brakets可以为您提供仅一个列表的清洁输出。
apply(a, 1, function(x, y, z){ setdiff(y[[x[1]]],z[[x[2]]])}, a_new, tar.list)
[[1]]
start stop ID score
2 10 15 b 21
3 19 24 c 12
6 46 51 f 23
9 73 78 i 15
10 82 87 j 19
11 91 96 k 25
13 109 114 m 11
16 136 141 p 17
17 145 150 q 18
18 154 159 r 24
[[2]]
start stop ID score
5 37 42 e 9
14 118 123 n 8
15 127 132 o 7
[[3]]
start stop ID score
2 10 15 b 21
3 19 24 c 12
6 46 51 f 23
9 73 78 i 15
10 82 87 j 19
11 91 96 k 25
13 109 114 m 11
16 136 141 p 17
17 145 150 q 18
18 154 159 r 24
[[4]]
start stop ID score
5 37 42 e 9
14 118 123 n 8
15 127 132 o 7
答案 1 :(得分：1)
这就是你想要的吗？
outd <- function(ele_, li) base::setdiff(ele_, li)
mapply(outd, a_new, tar.list, SIMPLIFY = FALSE)
> mapply(outd, a_new, tar.list, SIMPLIFY = FALSE)
$big
start stop ID score
1 1 6 a 12
6 46 51 f 20
8 64 69 h 24
9 73 78 i 13
10 82 87 j 11
12 100 105 l 19
14 118 123 n 16
15 127 132 o 18
16 136 141 p 22
17 145 150 q 23
18 154 159 r 14
$sml
start stop ID score
2 10 15 b 9
7 55 60 g 10
在前一种情况下，mapply将函数应用于列表元素对。
如果我们从outer采用ideia扩展两个列表，我们得到（不确定是否会在其他情况下工作）：
bY <- rep(tar.list, rep.int(length(a_new), length(tar.list)))
bX <- rep(a_new, times = ceiling(length(bY)/length(a_new)))
mapply(outd, bX, bY, SIMPLIFY = FALSE)
> mapply(outd, bX, bY, SIMPLIFY = FALSE)
$big
start stop ID score
1 1 6 a 25
2 10 15 b 23
4 28 33 d 14
7 55 60 g 19
9 73 78 i 20
10 82 87 j 21
12 100 105 l 13
13 109 114 m 12
14 118 123 n 22
16 136 141 p 15
17 145 150 q 18
$sml
start stop ID score
6 46 51 f 9
8 64 69 h 8
18 154 159 r 10
$big
start stop ID score
1 1 6 a 25
2 10 15 b 23
4 28 33 d 14
7 55 60 g 19
9 73 78 i 20
10 82 87 j 21
12 100 105 l 13
13 109 114 m 12
14 118 123 n 22
16 136 141 p 15
17 145 150 q 18
$sml
start stop ID score
6 46 51 f 9
8 64 69 h 8
18 154 159 r 10