使用多参数函数生成变量(具有参数值的排列)

Question

我用的是函数，它有3个成分，αβ和开关点。我需要调整这三个组件来创建这些参数的多个排列。下面是一些代码来演示一个简单的示例，其中参数已经给出了特定的值

a <- 2 # alpha
b <- 2 # beta 
sp <- 50 # Switch Point 

set.seed(123)
df <- data.frame(X1 = seq(0,200,by=10), X2 = sample(0:200,21 )) 

这是上述参数值的公式。

    attach(df)

df$X1_a2_b2_sp50 <- ((X1/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)/(((X1/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)+ b)

> df
    X1  X2 X1_a2_b2_sp50
1    0 158    0.00000000
2   10 178    0.01315789
3   20  13    0.05063291
4   30 194    0.10714286
5   40 169    0.17582418
6   50  49    0.25000000
7   60 117    0.32432432
8   70  42    0.39516129
9   80 198    0.46043165
.
etc

从新变量中可以看到，它的名称以X1开头，以表示原始变量名，然后它有指示alpha级别的a2，b=2和sp=50的名称相同。我需要创建多个转换，以更改a、b、sp值。下面是每个参数需要更改的值的列表。我还需要对多个变量这样做，对于X2也是这样。

a_list <- c(2 , 3 , 4)
b_list <- c( 2, 5) 
sp_list <- c(50, 100, 150, 200)
var_list <- c("X1", "X2")

X1的结果是创建24个变量=3 (a) x2 (b) x4 (sp)

# For X1, there should be these variables

df$X1_a2_b2_sp50
df$X1_a2_b2_sp100
df$X1_a2_b2_sp150
df$X1_a2_b2_sp200
df$X1_a2_b5_sp50
df$X1_a2_b5_sp100
df$X1_a2_b5_sp150
df$X1_a2_b5_sp200
df$X1_a3_b2_sp50
df$X1_a3_b2_sp100
df$X1_a3_b2_sp150
df$X1_a3_b2_sp200
df$X1_a3_b5_sp50
df$X1_a3_b5_sp100
df$X1_a3_b5_sp150
df$X1_a3_b5_sp200
df$X1_a4_b2_sp50
df$X1_a4_b2_sp100
df$X1_a4_b2_sp150
df$X1_a4_b2_sp200
df$X1_a4_b5_sp50
df$X1_a4_b5_sp100
df$X1_a4_b5_sp150
df$X1_a4_b5_sp200

那么X2也是如此。我要做的方法是使用for循环(对于每个参数)，并使用and来创建变量名。我只是想知道是否有更简单的方法来简化这个问题？在R中还能用其他方法吗？如有任何建议，将不胜感激。如果有任何包或方法推荐，我可以调查。在此之前，非常感谢您。

Answer 1

你能做的是：

首先，使用tidyr::expand_grid

• construct构建一个数据框架，包含a_list、b_list和sp_list的所有可能组合，这是来自df

• 的参数化函数调用的命名列表，有dplyr使用mutate(across())

在所选变量中运行所有这些函数。

我希望这能让你如愿以偿:)

library(tidyr)
library(dplyr)

a_list <- c(2 , 3 , 4)
b_list <- c( 2, 5)
sp_list <- c(50, 100, 150, 200)
var_list <- c("X1", "X2")

param_df <-  expand_grid(
    a = a_list,
    b = b_list,
    sp = sp_list
  ) %>%
  mutate(
    colname = paste0("a",a,"_b",b,"_sp",sp)
  )

my_fun <- function(a, b, sp, ...) {
  function(vec){
    ((vec/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)/(((vec/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)+ b)
  }
}

funs_ls <- param_df %>%
  pmap(my_fun) %>%
  setNames(param_df$colname)

result <- df %>%
  mutate(
    across(
      .cols = all_of(var_list),
      funs_ls
    )
  )

Answer 2

@亚历克斯，我只是想和大家分享一下我的做法。我也学会了如何创建一个函数，以使这个功能变得更容易。我对像dplr这样的R没有很好的理解，所以它也是一个更简单的方法。

set.seed(123)
df <- data.frame(X1 = seq(0,200,by=10), X2 = sample(0:200,21 )) 

a_list <- c(2 , 3 , 4)
b_list <- c( 2, 5)
sp_list <- c(50, 100, 150, 200)
var_list <- c("X1", "X2")

attach(df)

func_dr <- function(x, a, b, sp) 
{  ((x/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)/(((x/(((-(-(sp^a)*a-(sp^a)))/(a*b-b))^(1/a)))^a)+ b) }

container <- numeric()

for (i in 1:length(var_list)) {
  for (j in 1:length(a_list)) {
    for (k in 1:length(b_list)) {
      for (l in 1:length(sp_list)) {
    
        result <- func_dr(eval(parse(text = var_list[i])), a_list[j], b_list[k], sp_list[l]  )
        container <- cbind(container, result)
        colnames(container)[ncol(container)] <- paste(var_list[i], 
                                                      paste("a", a_list[j], sep = ""), 
                                                      paste("b", b_list[k], sep = ""), 
                                                      paste("sp", sp_list[l], sep = ""), 
                                                      sep = "_")
      }
    }
  }
}

这可能不是用R写文章的好方法，但我还在学习。谢谢