lapplyを使用してリスト内の複数のデータフレームに関数を適用すると、エラーメッセージが表示されます。

Question

私のデータセットはこのように見え、私はデータのリストを持っています。私が何をしたいか

Plot_ID Canopy_infection_rate DAI 
1 YO01 5      7 
2 YO01 8      14 
3 YO01 10     21 

は、データフレームのリストに「audpc_Canopyinfactionrate」と呼ばれる機能を適用することです。私は私のデータが列をシフトしていない私のリストをチェックしました

Error in FUN(X[[i]], ...) : argument "DAI" is missing, with no default 

：私はlapply実行すると、以下のよう

はしかし、私はエラーを取得します。

誰に間違っているのか分かりますか？おかげ

は、ここに私のコードの一部です：

#Read files in to list 

for(i in 1:length(files)) { 
    lst[[i]] <- read.delim(files[i], header = TRUE, sep=" ") 
} 

#Apply a function to the list 
densities <- list() 
densities<- lapply(lst, audpc_Canopyinfactionrate) 

#canopy infection rate 
audpc_Canopyinfactionrate <- function(Canopy_infection_rate,DAI){ 
    n <- length(DAI) 
    meanvec <- matrix(-1,(n-1)) 
    intvec <- matrix(-1,(n-1)) 
    for(i in 1:(n-1)){ 
    meanvec[i] <- mean(c(Canopy_infection_rate[i], 
         Canopy_infection_rate[i+1])) 
    intvec[i] <- DAI[i+1] - DAI[i] 
    } 

    infprod <- meanvec * intvec 
    sum(infprod) 

} 

Answer 1

コメントで指摘したように、問題はあなたがlapplyを使用している方法です。

この機能は、lapply(X, FUN, ...)のように構築されています。 FUNは、に使用される関数の名前で、Xというdata.frame/listの要素にを適用します。ここまでは順調ですね。

ケースに戻る：lstのすべてのデータフレームに関数audpc_Canopyinfactionrate()を適用します。この関数は2つの引数をとります。そして、私はこれがあなたのコードに混乱している場所だと思います。 lapplyの使用方法では,lst[[2]]などをの引数がaudpc_Canopyinfactionrate()にしか使用しないことを理解してください。実際には2つの引数が必要です。

あなたは少しあなたの関数を再定式場合は、その引数が必要な列が含まれている知っているので、あなたは、あなたの関数への唯一の引数としてlst[[1]]、lst[[2]]を使用することができます - Canopy_infection_rateとDAIを：

audpc_Canopyinfactionrate <- function(df){ 
    n <- nrow(df) 
    meanvec <- matrix(-1, (n-1)) 
    intvec <- matrix(-1, (n-1)) 
    for(i in 1:(n-1)){ 
    meanvec[i] <- mean(c(df$Canopy_infection_rate[i], 
         df$Canopy_infection_rate[i+1])) 
    intvec[i] <- df$DAI[i+1] - df$DAI[i] 
    } 

    infprod <- meanvec * intvec 
    return(sum(infprod))  
} 

コールlapply次のように：

lapply(lst, audpc_Canopyinfactionrate) 

注：lapplyもwを使用することができます1つ以上の引数には、lapply(X, FUN, ...)の...を使用します。あなたのケースでは、しかし、私はこれが最良の選択肢ではないと思う。