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r - 如何使用 lapply 在 R 的列表中查找最接近的值？

问题描述

我试图在大型数据框中找到最接近实际观察值的模型预测值。我相信我需要使用 lapply，但我真的不确定。在此先感谢 SE，如果这是对以前帖子的重复，我很抱歉。

df <- data.frame(pred = rnorm(50, mean = 100, sd = 10),
                 cand = I(replicate(50, exp = I(list(rnorm(6, mean = 100, sd = 10))))))

到目前为止，我已经提出了一个单行运行的单行函数，但我有两个问题：

df$closest <- sapply( df, function(x) { which.min( abs( df$pred[x] - df$cand[[x]] ) ) } )

  1. 此功能不适用于完整列表，可能是因为我是 apply 系列的新手。

  2. 这个函数返回一个列表位置，而不是我需要的实际值。

    Error in df$cand[[x]] : no such index at level 1

标签： r

解决方案

在这里，我们可以使用Map而不是sapply因为sapply循环遍历每一列，x匿名函数值是该列的值。它不能用于索引

df$closest <-  unlist(Map(function(x, y) which.min(abs(y - x)), df$pred, df$cand))

否则sapply，我们必须遍历行索引

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