base R按行操作问题：使用apply计算两点距离得到异常结果

原代码运行异常原因 #

• apply按行遍历start时，每次仅将start的单行数据传入自定义函数，而你传入的参数y = stop是完整的4行数据框，并未实现逐行配对传入，因此每次函数计算的是start单行与整个stop数据框的运算结果，不符合逐行配对计算的需求。
• 你的start和stop列名不一致，直接对两个数据框的行做减法时，R会优先按列名匹配运算，若你需要按位置对应坐标数值计算距离，建议先提取两个数据框的数值矩阵再运算，避免列名不匹配带来的隐式错误。

base R实现方案 #

方案1：使用mapply实现逐行配对运算 #

mapply支持对多个输入对象的对应元素（此处为对应行）配对传入函数运算：

# 自定义距离函数
d <- function(x,y){
  length <- norm(x-y,type="2")
  as.numeric(length)
}
# 构造测试数据
start <- data.frame(
  a = c(7, 5, 17, 1), 
  b = c(5, 17, 1, 2))
stop <- data.frame( 
  b = c(5, 17, 1, 2),
  c = c(17, 1, 2, 1))

# 按行拆分两个数据框为列表
start_row_list <- asplit(start, 1)
stop_row_list <- asplit(stop, 1)
# 逐行配对计算距离
dist_result <- mapply(d, x = start_row_list, y = stop_row_list)

方案2：向量化运算（效率更高） #

由于你计算的是欧氏距离，可以直接通过向量化运算实现，无需使用循环类函数，在数据量较大时性能更优：

# 转成数值矩阵避免列名匹配问题，逐行计算平方和再开方
dist_result <- sqrt(rowSums((as.matrix(start) - as.matrix(stop))^2))

方案3：基于行索引的apply实现 #

如果要使用apply函数，可以遍历行索引实现配对：

dist_result <- apply(matrix(seq_len(nrow(start)), ncol = 1), 1, function(idx) d(start[idx,], stop[idx,]))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rafau