R中对数据框逐行应用自定义函数应选用哪个apply族函数？

原有代码问题说明 #

你编写的lapply调用不符合预期的核心原因是：lapply仅支持遍历单个输入序列，你传入的x=df$x、y=df$y、z=df$z都是完整的列向量，每次调用sumfunc时只会把单个a值和完整的3个列向量传入计算，得到的每个返回结果都是长度为4的向量，无法满足逐行计算的要求。

推荐解决方案：使用mapply #

mapply是apply族中专门支持多参数并行遍历的函数，会自动把多个输入序列的对应位置元素逐个传入自定义函数，刚好匹配你的需求，代码如下：

abc <- mapply(FUN = sumfunc, df$a, df$x, df$y, df$z)

运行后得到的abc就是长度为4的数值向量，结果为5 9 12 15，和预期完全一致。

其他可选apply族方案：使用apply按行遍历 #

你也可以用apply指定按行（MARGIN=1）遍历数据框实现需求，代码如下：

abc <- apply(df, MARGIN = 1, function(row) {
  sumfunc(as.numeric(row["a"]), as.numeric(row["x"]), as.numeric(row["y"]), as.numeric(row["z"]))
})

注意：apply会先把数据框转为矩阵，如果你的数据框存在非数值列，会出现类型转换问题，这类场景下优先选择mapply。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K.RAC