在每一行数据帧上调用类似应用的函数，每行有多个参数

您可以将 apply 应用于原始数据的子集。

 dat <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
 apply(dat[,c('x','z')], 1, function(x) sum(x) )

或者如果您的函数只是 sum 使用矢量化版本：

rowSums(dat[,c('x','z')])
[1] 6 8

如果您想使用 testFunc

 testFunc <- function(a, b) a + b
 apply(dat[,c('x','z')], 1, function(x) testFunc(x[1],x[2]))

编辑要按名称而不是索引访问列，您可以执行以下操作：

 testFunc <- function(a, b) a + b
 apply(dat[,c('x','z')], 1, function(y) testFunc(y['z'],y['x']))

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data.frame 是 list，所以...

对于矢量化函数，do.call 通常是一个不错的选择。但是参数的名称开始发挥作用。在这里，您的 testFunc 用参数 x 和 y 代替 a 和 b 调用。 ... 允许传递不相关的参数而不会导致错误：

do.call( function(x,z,...) testFunc(x,z), df )

对于非矢量化函数，mapply 将起作用，但您需要匹配 args 的顺序或明确命名它们：

mapply(testFunc, df$x, df$z)

有时 apply 会起作用 - 因为当所有 args 都属于同一类型时，因此将 data.frame 强制转换为矩阵不会因更改数据类型而导致问题。你的例子就是这种。

如果您的函数要在参数全部传递到的另一个函数中调用，则有比这些更巧妙的方法。如果您想走那条路，请研究 lm() 正文的第一行。

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使用mapply

> df <- data.frame(x=c(1,2), y=c(3,4), z=c(5,6))
> df
  x y z
1 1 3 5
2 2 4 6
> mapply(function(x,y) x+y, df$x, df$z)
[1] 6 8

> cbind(df,f = mapply(function(x,y) x+y, df$x, df$z) )
  x y z f
1 1 3 5 6
2 2 4 6 8

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dplyr 包的新答案

如果您要应用的函数是矢量化的，那么您可以使用 dplyr 包中的 mutate 函数：

> library(dplyr)
> myf <- function(tens, ones) { 10 * tens + ones }
> x <- data.frame(hundreds = 7:9, tens = 1:3, ones = 4:6)
> mutate(x, value = myf(tens, ones))
  hundreds tens ones value
1        7    1    4    14
2        8    2    5    25
3        9    3    6    36

plyr 包的旧答案

在我看来，最适合该任务的工具是 plyr 包中的 mdply。

例子：

> library(plyr)
> x <- data.frame(tens = 1:3, ones = 4:6)
> mdply(x, function(tens, ones) { 10 * tens + ones })
  tens ones V1
1    1    4 14
2    2    5 25
3    3    6 36

不幸的是，正如 Bertjan Broeksema 所指出的，如果您没有在 mdply 调用中使用数据框的所有列，这种方法就会失败。例如，

> library(plyr)
> x <- data.frame(hundreds = 7:9, tens = 1:3, ones = 4:6)
> mdply(x, function(tens, ones) { 10 * tens + ones })
Error in (function (tens, ones)  : unused argument (hundreds = 7)

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其他人正确地指出 mapply 是为此目的而制作的，但是（为了完整起见）概念上更简单的方法就是使用 for 循环。

for (row in 1:nrow(df)) { 
    df$newvar[row] <- testFunc(df$x[row], df$z[row]) 
}

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许多函数已经矢量化，因此不需要任何迭代（for 循环或 *pply 函数）。您的 testFunc 就是这样一个例子。您可以简单地调用：

  testFunc(df[, "x"], df[, "z"])

一般来说，我建议先尝试这种矢量化方法，看看它们是否能得到你想要的结果。

或者，如果您需要将多个参数传递给未矢量化的函数，则 mapply 可能是您正在寻找的：

  mapply(power.t.test, df[, "x"], df[, "z"])

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这是另一种方法。它更直观。

我觉得一些答案没有考虑到的一个关键方面，我为后代指出的是 apply() 让您可以轻松地进行行计算，但仅适用于矩阵（所有数字）数据

对于数据框，仍然可以对列进行操作：

as.data.frame(lapply(df, myFunctionForColumn()))

为了对行进行操作，我们首先进行转置。

tdf<-as.data.frame(t(df))
as.data.frame(lapply(tdf, myFunctionForRow()))

缺点是我相信 R 会复制你的数据表。这可能是内存问题。 （这真的很可悲，因为 tdf 在编程上很简单，只是作为原始 df 的迭代器，从而节省了内存，但 R 不允许指针或迭代器引用。）

此外，一个相关的问题是如何对数据帧中的每个单独的单元格进行操作。

newdf <- as.data.frame(lapply(df, function(x) {sapply(x, myFunctionForEachCell()}))

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data.table 也有一种非常直观的方法：

library(data.table)

sample_fxn = function(x,y,z){
    return((x+y)*z)
}

df = data.table(A = 1:5,B=seq(2,10,2),C = 6:10)
> df
   A  B  C
1: 1  2  6
2: 2  4  7
3: 3  6  8
4: 4  8  9
5: 5 10 10

可以在括号内调用 := 运算符以使用函数添加新列

df[,new_column := sample_fxn(A,B,C)]
> df
   A  B  C new_column
1: 1  2  6         18
2: 2  4  7         42
3: 3  6  8         72
4: 4  8  9        108
5: 5 10 10        150

使用此方法也很容易接受常量作为参数：

df[,new_column2 := sample_fxn(A,B,2)]

> df
   A  B  C new_column new_column2
1: 1  2  6         18           6
2: 2  4  7         42          12
3: 3  6  8         72          18
4: 4  8  9        108          24
5: 5 10 10        150          30

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@user20877984 的回答非常好。由于他们总结得比我之前的答案好得多，所以这是我（可能仍然是粗制滥造）尝试应用该概念的尝试：

以基本方式使用 do.call：

powvalues <- list(power=0.9,delta=2)
do.call(power.t.test,powvalues)

处理完整的数据集：

# get the example data
df <- data.frame(delta=c(1,1,2,2), power=c(.90,.85,.75,.45))

#> df
#  delta power
#1     1  0.90
#2     1  0.85
#3     2  0.75
#4     2  0.45

lapply power.t.test 函数对指定值的每一行：

result <- lapply(
  split(df,1:nrow(df)),
  function(x) do.call(power.t.test,x)
)

> str(result)
List of 4
 $ 1:List of 8
  ..$ n          : num 22
  ..$ delta      : num 1
  ..$ sd         : num 1
  ..$ sig.level  : num 0.05
  ..$ power      : num 0.9
  ..$ alternative: chr "two.sided"
  ..$ note       : chr "n is number in *each* group"
  ..$ method     : chr "Two-sample t test power calculation"
  ..- attr(*, "class")= chr "power.htest"
 $ 2:List of 8
  ..$ n          : num 19
  ..$ delta      : num 1
  ..$ sd         : num 1
  ..$ sig.level  : num 0.05
  ..$ power      : num 0.85
... ...

---

我来这里是为了寻找 tidyverse 函数名——我知道它存在。为（我的）未来参考和 tidyverse 爱好者添加此内容：purrrlyr:invoke_rows（旧版本为 purrr:invoke_rows）。

通过连接到原始问题中的标准统计方法，broom 包可能会有所帮助。

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如果 data.frame 列的类型不同，则 apply() 有问题。行迭代的一个微妙之处在于，当列是不同类型时，apply(a.data.frame, 1, ...) 如何将隐式类型转换为字符类型；例如。一个因子和数字列。这是一个示例，使用一列中的因子来修改数字列：

mean.height = list(BOY=69.5, GIRL=64.0)

subjects = data.frame(gender = factor(c("BOY", "GIRL", "GIRL", "BOY"))
         , height = c(71.0, 59.3, 62.1, 62.1))

apply(height, 1, function(x) x[2] - mean.height[[x[1]]])

减法失败，因为列被转换为字符类型。

一种解决方法是将第二列反向转换为数字：

apply(subjects, 1, function(x) as.numeric(x[2]) - mean.height[[x[1]]])

但是可以通过保持列分开并使用 mapply() 来避免转换：

mapply(function(x,y) y - mean.height[[x]], subjects$gender, subjects$height)

mapply() 是必需的，因为 [[ ]] 不接受向量参数。因此，列迭代可以在减法之前通过将向量传递给 [] 来完成，代码更难看：

subjects$height - unlist(mean.height[subjects$gender])

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一个非常好的函数是来自 plyr 的 adply，特别是如果您想将结果附加到原始数据帧。这个函数和它的表兄弟 ddply 为我省去了很多麻烦和代码行！

df_appended <- adply(df, 1, mutate, sum=x+z)

或者，您可以调用所需的函数。

df_appended <- adply(df, 1, mutate, sum=testFunc(x,z))

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