sử dụng nhiều cột dưới dạng biến với sapply

Question

Tôi có một dataframe và tôi muốn áp dụng hàm có giá trị của ba cột và tính toán sự khác biệt tối thiểu giữa ba giá trị.

#dataset 
df <- data.frame(a= sample(1:100, 10),b = sample(1:100, 10),c= sample(1:100, 10)) 

#function 
minimum_distance <- function(a,b,c) 
{ 
    dist1 <- abs(a-b) 
    dist2 <- abs(a-c) 
    dist3 <- abs(b-c) 
    return(min(dist1,dist2,dist3)) 
} 

Tôi đang tìm kiếm một cái gì đó như:

df$distance <- sapply(df, function(x) minimum_distance(x$a,x$b,x$c)) 
## errormessage 
Error in x$a : $ operator is invalid for atomic vectors 

Trong khi tôi có thể sử dụng ddply:

df2 <- ddply(df,.(a),function(r) {data.frame(min_distance=minimum_distance(r$a,r$b, r$c))}, .drop=FALSE) 

này không giữ tất cả các cột. Bất kỳ đề xuất?

Edit: tôi đã kết thúc bằng:

df$distance <- mapply(minimum_distance, df$a, df$b, df$c) 

Answer 1

Hãy thử mapply():

qq <- mapply(minimum_distance, df$a, df$b, df$c) 

Answer 2

thử điều này:

do.call("mapply", c(list(minimum_distance), df)) 

nhưng bạn có thể viết phiên bản vectorized:

pminimum_distance <- function(a,b,c) 
{ 
dist1 <- abs(a-b) 
dist2 <- abs(a-c) 
dist3 <- abs(b-c) 
return(pmin(dist1,dist2,dist3)) 
} 
pminimum_distance(df$a, df$b, df$c) 

# or 
do.call("pminimum_distance", df) 

Answer 3

Tôi biết điều này đã được trả lời nhưng tôi thực sự muốn tham gia một cách tiếp cận khác nhau mà phải mất bất kỳ số lượng cột và là khái quát hóa hơn sử dụng một cách tiếp cận bên ngoài:

vdiff <- function(x){ 
    y <- outer(x, x, "-") 
    min(abs(y[lower.tri(y)])) 
} 

apply(df, 1, vdiff) 

Tôi nghĩ rằng đây là một trình dọn dẹp chút và linh hoạt.

EDIT: Mỗi nhận xét của zach Tôi đề xuất hàm được chính thức hóa hơn này hoạt động trên các khung dữ liệu có cột số cũng bằng cách xóa chúng và chỉ hoạt động trên các cột số.

cdif <- function(dataframe){ 
    df <- dataframe[, sapply(dataframe, is.numeric)] 
    vdiff <- function(x){ 
     y <- outer(x, x, "-") 
     min(abs(y[lower.tri(y)])) 
    } 
    return(apply(df, 1, vdiff)) 
} 

#TEST it out 
set.seed(10) 
(df <- data.frame(a = sample(1:100, 10), b = sample(1:100, 10), 
    c = sample(1:100, 10), d = LETTERS[1:10])) 

cdif(df) 

Answer 4

của nó tốt hơn để viết một hàm và sau đó sử dụng mapply trên các vectơ:

f1 <- function(a,b,c){ 
d =abs(a-b) 
e =abs(b-c) 
f= abs(c-a) 
return(pmin(d,e,f)) 
} 

qq <- mapply(f1, df$a, df$b, df$c)