为什么使用 `<<-` 不受欢迎，我该如何避免呢？

Question

我关注了关于HERE的讨论，很好奇为什么在R中使用<<-不受欢迎。它会引起什么样的混乱？

我还想要一些关于如何避免<<- 的提示。我经常使用以下内容。例如：

### Create dummy data frame of 10 x 10 integer matrix.
### Each cell contains a number that is between 1 to 6.
df <- do.call("rbind", lapply(1:10, function(i) sample(1:6, 10, replace = TRUE)))

我想要实现的是将每个数字向下移动 1，即所有 2 将变为 1，所有 3 将变为 2，等等。因此，所有 n 将变为 n-1。我通过以下方式实现了这一点：

df.rescaled <- df
sapply(2:6, function(i) df.rescaled[df.rescaled == i] <<- i-1))

在这种情况下，我该如何避免<<-？理想情况下，我希望能够将 sapply 结果传递到另一个变量中：

df.rescaled <- sapply(...)

Answer 1

第一点

<<- 是 NOT 分配给全局变量的运算符。它尝试在最近的父环境中分配变量。所以，比如说，这会造成混乱：

f <- function() {
    a <- 2
    g <- function() {
        a <<- 3
    }
}

那么，

> a <- 1
> f()
> a # the global `a` is not affected
[1] 1

第二点

您可以使用Reduce：

Reduce(function(a, b) {a[a==b] <- a[a==b]-1; a}, 2:6, df)

或apply

apply(df, c(1, 2), function(i) if(i >= 2) {i-1} else {i})

但是

简单地说，这就足够了：

ifelse(df >= 2, df-1, df)

Answer 2

您可以将<<- 视为全局赋值（大约，因为正如 kohske 指出的那样，除非变量名存在于更接近的环境中，否则它会分配给顶层环境）。为什么这是不好的例子在这里：

Examples of the perils of globals in R and Stata