在 r 中使用 lapply 而不是 for 循环答案

【问题标题】：Using lapply instead of for loop in r在 r 中使用 lapply 而不是 for 循环
【发布时间】：2015-10-07 18:52:08
【问题描述】：

我在编写一个函数来替换 R 中的 for() 循环时遇到问题。

我的数据如下所示：

dat1<-rep(sprintf("%02d", 0:52),10)
dat1<-as.data.frame(dat1[40:length(dat1)])
colnames(dat1)<-c("wk")
wk.seas<-c(rep("win",9),rep("spr",13),rep("sum",13),rep("aut",13),rep("win",6))
wks<-sprintf("%02d", 0:53)

这个循环产生我想要的：

for(j in seq_along(dat1[,1])){
    dat1$season[dat1[,1]==wks[j]]<-wk.seas[j]
}#works

我希望在 df 中创建一个向量，其值对应于一年中的一周。

这是我尝试使用函数/lapply 组合复制此循环：

lapply(seq_along(dat1$wk), function(d){
    dat1$season[dat1$wk==wks[d]]<-wk.seas[d]
}) #not working

谢谢（编辑添加缺少的代码）

【问题讨论】：

但是你的循环没有产生你想要的返回值，错误：找不到对象'wk.seas'。
@user 对不起，我没有复制我需要的所有东西——它现在应该可以工作了
你有关于每个季节构成的代码吗？例如，“赢”覆盖了哪些数字等，如果是这样，您可以采用这种方法。
@CDVAK 为什么要使用 lapply？

标签： r

【解决方案1】：

lapply 是错误的方法。上面的lapply 代码不起作用的原因是因为您正在修改函数内的对象，这会修改函数环境中的本地副本。任何apply 函数都将捕获返回值并将其聚合；你不应该依赖函数的副作用。

你真的在这里执行合并。使用merge：

wk <- data.frame(wk=wks, season=wk.seas)
merge(wk, dat1)

【讨论】：

【解决方案2】：

可能有很多方法可以解决这个问题，但我想到了两个快速的解决方案：

Ifelse:

dat1$seas <- ifelse(dat1$wk>=15 & dat1$wk<41, "summer", NA)

基本命令：

dat1[dat1$wk>=15 & dat1$wk<45,2] <- "summer"

您需要为每个要指定的季节设置一个。

此外，在创建时 dat1$wk 被格式化为一个因素；我必须通过 dat1$wk <- as.numeric(dat1$wk) 才能执行上述任一操作。

编辑：如果您在其他地方有季节表，则为合并/加入 +1。

【讨论】：

我使用了五行“2.基本命令”代码来添加季节，而不是尝试编写一个函数来一步完成。谢谢，
如果您列出了季节列表及其标准，则只需按以下方式返回此合并是正确的方法。我将此回复发布到您问题的后期编辑版本。