对列表R的每个组件和元素应用和应用

Question

我有一份清单：

lst

lst <- list(a=c(2.5,9.8,5.0,6.7,6.5,5.2,34.4, 4.2,39.5, 1.3,0.0,0.0,4.1,0.0,0.0,25.5,196.5, 0.0,104.2,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0),b=c(147.4,122.9,110.2,142.3))

我想为一个列表的每个值和一个列表的每个元素(a和b)计算一个z.score为：(x[i]-mean(x)/sd(x)，其中x是列表中每个元素的所有值(togheter)，而xi是每个list元素的每个单独的组件。我和lapply试过

lapply(lst,function (x) as.data.frame(apply(x,2, function(y)- lapply(lst,mean)/lapply(lst,sd))))

但有个错误..。可以使用for循环，如：

lst.new <- vector("list",1)

for (i in 1:length(lst)){
  for (j in 1:dim(data.frame(lst[i]))[1]){
    res[j] <- (as.numeric(unlist(lst[i]))[j]-mean(as.numeric(unlist(lst[i])))/
      sd(as.numeric(unlist(lst[i])))
    lst.new[[i]] <- res
  }
}

但是结果是奇怪的(当然，我在lst.new输出中错了)：

[[1]]
 [1] -0.3635464 -0.1982809 -0.3069486 -0.2684621 -0.2729899 -0.3024208  0.3586413 -0.3250599  0.4741007 -0.3907133
[11] -0.4201442 -0.4201442 -0.3273238 -0.4201442 -0.4201442  0.1571532  4.0284412 -0.4201442  1.9388512 -0.4201442
[21] -0.4201442 -0.4201442 -0.4201442 -0.4201442

[[2]]
 [1]  0.9671130 -0.4517055 -1.1871746  0.6717671 -0.2729899 -0.3024208  0.3586413 -0.3250599  0.4741007 -0.3907133
[11] -0.4201442 -0.4201442 -0.3273238 -0.4201442 -0.4201442  0.1571532  4.0284412 -0.4201442  1.9388512 -0.4201442
[21] -0.4201442 -0.4201442 -0.4201442 -0.4201442

预期结果可以是不同长度的列表或数据帧，如下所示：

 a       b
   -0.36    0.967113
  -0.19     -0.45
    [...]  [...]

等等..。

P.S: 
 0.36 == (2.5- mean(unlist(lst[1])))/sd(unlist(lst[1]))
 0.967113 == (147.4 -mean(unlist(lst[2])))/sd(unlist(lst[2]))

我最好用lapply (或者他的家庭功能)来解决这个问题

Answer 1

为了完整起见，如果没有scale函数@akrun，您的代码应该是：

lapply(lst,function(x) x-mean(x)/sd(x)) 

所有这些lapply在apply中意味着您正在试图计算单个值的mean和sd .

让我们一步一步地完成它。lapply获取lst并将其分解为元素。每个元素依次作为匿名函数的参数。这意味着函数得到一个数字向量。然后，利用R的矢量化，我们计算向量的每个元素的结果，减去整个向量的mean除以整个向量的sd。

将其与代码中发生的情况进行比较：

lapply(lst,function (x) as.data.frame(apply(x,2, function(y)- lapply(lst,mean)/lapply(lst,sd))))

因此，第一个lapply中断了1，并将向量一次一个地发送到您的函数。

然后，函数必须将向量分解为列(带有维度参数2的apply)--这是它抛出错误的地方。但是，即使它成功地将向量分解成元素，那么还有另外两个lapply，它分解了单个元素，并分别计算了它们的mean和sd。

Answer 2

根据输入和预期输出，scale应该工作

lapply(lst, scale)