使用optim()结合mutate为数据框新增列时多行报错求助

当尝试用mutate()给多行数据框新增列，列值为optim()的优化结果时，单行数据可正常运行，多行则报错：

Error in mutate():
! Problem while computing C = ...[].
Caused by error in optim():
! objective function in optim evaluates to length 2 not 1

错误原因 #

直接在optim()中传入数据框整列（如A$D）会让目标函数hfcn一次性处理所有行的数据，返回长度与数据行数一致的结果，但optim()要求目标函数每次只能返回单个数值（对应一组参数的优化目标值），因此触发长度不匹配错误。

解决方案 #

使用purrr::pmap()逐行处理数据，确保每次optim()仅接收单组参数：

library(tidyverse)

# 保留原目标函数不变
hfcn <- function(b, D, U, U2, U3){
  Din = ((1 - D)^-b - 1) / b
  rsd_2 = ((U / (1 + b*Din*2)^(1/b) - U2)^2)^0.5
  rsd_3 = ((U / (1 + b*Din*3)^(1/b) - U3)^2)^0.5
  rst_tot = rsd_2 + rsd_3
  return(rst_tot)
}

# 原数据框
A <- data.frame(ID = c("A1", "A2")
                , U = c(72625, 28844)
                , D = c(0.7785440, 0.7941582)
                , U2 = c(7916, 3417)
                , U3 = c(5409, 2465)
                )

# 逐行调用optim，提取优化后的par值作为新增列
A2 <- A %>%
  mutate(C = pmap(list(D, U, U2, U3), function(d, u, u2, u3) {
    optim(par = 1.1,
          fn = hfcn,
          D = d,
          U = u,
          U2 = u2,
          U3 = u3,
          method = "BFGS")$par
  }))

# 若需保留完整optim结果（如目标函数值、收敛状态等），可去掉$par：
# A2 <- A %>%
#   mutate(C = pmap(list(D, U, U2, U3), function(d, u, u2, u3) {
#     optim(par = 1.1,
#           fn = hfcn,
#           D = d,
#           U = u,
#           U2 = u2,
#           U3 = u3,
#           method = "BFGS")
#   }))

说明 #

• pmap()会遍历数据框的每一行，将该行的D、U、U2、U3作为单个值传入匿名函数，再由匿名函数传递给optim()，确保每次优化仅处理单组数据。
• 代码中$par用于提取优化后的参数值，若需要完整的优化结果对象，删除该部分即可，此时新增列C会存储包含所有优化信息的列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mel Sorrell