创建函数以使用来自 R 中不同列表的列表元素生成新值

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如何解决创建函数以使用来自 R 中不同列表的列表元素生成新值？

我有一个 19000 x 20 的数据帧，我需要根据桶进行拆分（总共有 5 个桶），然后根据每个桶的对照的平均值和标准差为所有患者生成分数。到目前为止，我已经找到了如何拆分数据并基于使用列表的桶为控件生成均值和标准差的方法，但似乎无法找到生成新分数的最佳方法。

原始数据框

   row_number age length bucket
1           1  11     31      2
2           2  14     30      3
3           3  12     25      3
4           4  13     26      5
5           5  15     19      4
6           6  12     56      1
7           7  17     45      4
8           8  15     31      1
9           9  14     24      5
10         10  16     36      1
@H_874_10@

allpatIEnts <- split(x = df,f = df$bucket)

# Example data for bucket 1
   row_number age length bucket
1           6  12     56      1
2           8  15     31      1
3          10  16     36      1
@H_874_10@

# Function for mean
func_mean <- function(data){
  bucket_mean <- data %>%
    SELEct(age:length)
  bucket_mean <- lapply(bucket_mean,mean)
  bucket_mean <- as.data.frame(bucket_mean)
}

# Apply mean function to List
healthypatIEnts_mean <- map(healthypatIEnts,func_mean)

# Example data for bucket 1 
age length
14  41
@H_874_10@

# Function
func_sd <- function(data){
  bucket_sd <- data %>%
    SELEct(age:length)
  bucket_sd <- lapply(bucket_sd,sd)
  bucket_sd <- as.data.frame(bucket_sd)
} 

# Apply sd function to List 
healthypatIEnts_sd <- map(healthypatIEnts,func_sd)

# Example (dummy) data for bucket 1
age length
2   4
@H_874_10@

   row_number   age   length  bucket
1           6   -1      3.75     1
2           8    0.5   -2.5      1
3          10    1     -1.25     1
@H_874_10@

library(dplyr)

healthypatients %>%
  group_by(bucket) %>%
  summarise(across(c(age,length),list(mean = mean,sd = sd))) %>%
  left_join(df,by = 'bucket') %>%
  mutate(length_score = (length - length_mean)/length_sd,age_score = (age - age_mean)/age_sd) 
@H_874_10@