複数の関数を1つのデータで評価するR

Question

applyを使って多くのデータを持つ関数を評価することができますが、1つのデータを使って多くの関数を評価できますか？ はsapply私は得ることができます使用：

sapply(list(1:5,10:20,5:18), sum) 

をしかし、私はこのようなsomethnigたい：

sapply(1:5, list(sum, min,max)) 

と

15 1 5 

どれでも巧妙なアイデアを得ますか？ :)

Answer 1

スワップ引数の順序を使用して、あなたは機能を超えていないループしているので、データ。

sapply(list(sum, min, max), function(f) f(1:5)) 

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要約統計量を計算するための2つの最も好ましい近代的なアプローチはdplyrとdata.tableパッケージを使用しています。 dplyrには、summariseまたはsummarise_eachを使用してさまざまなソリューションが用意されています（ベクターではなく、データフレームでのみ動作します）。

library(dplyr) 
data <- data.frame(x = 1:5) 
summarise(data, min = min(x), max = max(x), sum = sum(x)) 
summarise_each(data, funs(min, max, sum)) 

dplyr -idiomaticスタイルはchainingを使用して式を構築することです。プログラムによる使用のため

data %>% 
summarise(min = min(x), max = max(x), sum = sum(x)) 
data %>% 
    summarise_each(funs(min, max, sum)) 

（インタラクティブな使用とは対照的に）、アンダー・サフィックス機能とformulaeはnon-standard evaluationために推奨されています。

data %>% 
summarise_(min = ~ min(x), max = ~ max(x), sum = ~ sum(x)) 
data %>% 
    summarise_each_(funs_(c("min", "max", "sum"), "x") 

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data.table解決のためagstudy's answerを参照してください。

Answer 2

多くのデータで多くの機能を評価できます。 plyrから

sapply(list(1:5,10:20,5:18), function(x) c(Sum = sum(x) , Min = min(x) , Max = max(x))) 
# [,1] [,2] [,3] 
#Sum 15 165 161 
#Min 1 10 5 
#Max 5 20 18 

Answer 3

summarizeを使用して：ちょうどこのような無名関数を使用し

library(plyr) 
summarize(data.frame(x=1:5),min=min(x),max=max(x),sum=sum(x)) 
    min max sum 
1 1 5 15 

かをdata.table

library(data.table) 
data.table(x=1:5)[,list(min=min(x),max=max(x),sum=sum(x))] 
    min max sum 
1: 1 5 15 

Answer 4

もう1つはポットに追加できます。大きなリストを扱うためのニース。

funs <- list(sum = sum, min = min, max = max) 
Map(function(f, ...) f(...), funs, list(x = 1:15)) 
# $sum 
# [1] 120 
# 
# $min 
# [1] 1 
# 
# $max 
# [1] 15