如何在列表中的行上應用函數

儘管與幾個人討論過，但我還沒有能夠解決我的問題，因此希望這裏的社區能夠提供幫助。如何在列表中的行上應用函數

數據存儲爲數組列表。列表中的每個組件都表示按特定因素分組的數據。該陣列有三個維度。第一維表示時間，第二維表示成分的數量，第三維表示數據點。因此，在每個組成部分（第二維）下面的示例數據中，每個時間單位（第一維）具有三個數據點（第三維）。

第一維和第三維有固定的nrow（時間）和ncol（數據點），而第二維隨每個組（列表中的組件）而變化，這是我爲什麼將數組存儲在列表中。

所以數據結構如下。

data.list <- vector("list", 3) 

numb <- c(2,3,4) 

data.list[[1]] <- array(1:(numb[1] * 5 * 3), dim = c(5, numb[1], 3)) 
data.list[[2]] <- array(1:(numb[2] * 5 * 3), dim = c(5, numb[2], 3)) 
data.list[[3]] <- array(1:(numb[3] * 5 * 3), dim = c(5, numb[3], 3))

如果我想隨着時間的推移計算平均值爲1組所有成分的第一個數據點（假定它沒有存儲在一個列表），我只想做：

apply(array[,, "data.point.1"], 1, mean)

現在我想在所有組（列表中的組件）和跨組件（數組中的第二維）上應用平均值（行），但我找不到解決方案。

我試圖使用sapply，因爲基本上我想要得到一個向量作爲輸出，其長度對應於數組的nrow（基本上是此問題中的時間段數）。然而，sapply會在每個組件上應用一個函數，並返回一個具有列表長度的向量（至少這是發生在我身上的事情）。

任何人都可以看到這個問題的一個很好的解決方案嗎？

如果不是，那麼根本問題是，數據可能存儲在我想要做的計算類型的錯誤方式？

來源

2013-07-12 P. Garnry

嗯，是啊這是一個有點混亂沒有樣品預期的輸出。我想OP是這樣的：'lapply（data.list，function（x）apply（x，3，rowMeans））''。 – nograpes

nograpes您的解決方案几乎是正確的。但是，你說得對，這有點令人困惑。我編輯了這個問題來簡化數據結構和「更簡單」的數字。對於所有組分（數組中的第二維），在第一個數據點（第三維中的列）上，第一個數據點的平均值應爲121.該函數應基本上返回一個長度向量100對應於時間段。 –

沿着nograpes的想法這個：sapply（data.list，function（x）apply（x [,, 1]，1，mean））給出每個組件的每個時間單位的平均值 - 基本上是一個100×5的矩陣。如何在一行代碼中將這個值降低到上述矩陣的每行平均值的100 x 1矢量 - 不存儲矩陣，然後在矩陣上使用apply創建多行代碼？ –

我還是不明白，OP，但是這將在意見概括和簡化輕微的公式：

rowMeans(do.call(cbind, lapply(data.list, function(x) x[,,1])))

來源

2013-07-12 21:26:45 eddi

如何在列表中的行上應用函數

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