Question

我正在尝试确定如何使用应用于不同长度列表的dplyr pmap函数。

以下是我想做的一个非常简单的例子

list_1 <- list(1, 2, 3)

list_2 <- list(1, 2)

list_3 <- list(1, 2, 3, 4, 5)


pmap(list(list_1, list_2, list_3), ~ ..1 + ..2 + ..3)

上面的结果将是一个长度为length(list_1) * length(list_2) * length(list_3)的列表，其中包含3个列表的所有组合的总和。

我的实际应用有点复杂，因为我试图拟合glm模型，其中list_1是响应list_2，而list_3是其他{{1} }函数输入。

Answer 1

pmap不会生成所有组合，它只是将一个函数应用于每个列表元素的第一个元素，然后应用第二个，依此类推。您需要expand.grid（或类似的东西）

l.combs <- expand.grid(list_1, list_2, list_3)
l.combs[] <- lapply(l.combs, unlist)
rowSums(l.combs)

或与pmap

library(tidyverse)
l.combs <- expand.grid(list_1, list_2, list_3)
pmap(l.combs, ~ ..1 + ..2 + ..3)

编辑：这是一个glm的示例，该示例“有效”但在统计上显然是无稽之谈

list_1 <- replicate(3, runif(10), simplify = F)

list_2 <- replicate(2, runif(10), simplify = F)

list_3 <- replicate(5, runif(10), simplify = F)

l.combs <- expand.grid(list_1, list_2, list_3)
pmap(l.combs, ~ glm(..1 ~ ..2 + ..3))

pmap在不同长度的列表上

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