如何将“for循环”转换为“应用族函数”

【问题标题】：How to convert "for loop" to "apply family functions"如何将“for循环”转换为“应用族函数”
【发布时间】：2016-11-17 12:32:10
【问题描述】：

我的数据框看起来像这样。（它有 ~ 300,000 行）我想更快更优雅地完成这个操作。我该如何克服这个问题。提前致谢。

df <- data.frame(
   X = sample(0:1, 10, replace = T),
   Y = sample(10:20, 10, replace = T)
 )

for (i in 2:(nrow(df)))
{
   if (df$X[i] == 0)
   {
      df$X[i] = df$Y[i - 1]
   }
}

【问题讨论】：

这称为“矢量化”。如“如何向量化这个滞后计算？”

标签： r vectorization apply lag

【解决方案1】：

我们可以试试lag

df$X <- ifelse(df$X == 0, lag(df$Y), df$X)

如果我们需要忽略第一行

df[2:nrow(df), ] <- with(df[2:nrow(df), ], ifelse(X == 0, lag(Y), X))

【讨论】：

如果我们在 "if" 语句中有 2 个赋值怎么办？ “ifelse”是否也有类似的作用？
@xfactor 我不确定我是否完全理解你。但是，大多数情况下，如果我们想为另一列赋值，那么我们需要编写另一行类似的代码。