Question

我正在尝试将一些基于循环的循环代码转换为使用R的apply函数。根据该项目的规格，不允许使用其他库（例如plyr）。

这就是目前的工作方式。

  Type Pressure Temp
1   Iron      100   10
2 Copper      200   20

for(i in 1:rnow(data))
{
    if(data$Type[i] == "Iron")
         Output[i] <- IronCalculation(data$Pressure[i]...)
    else if(data$Type[i] == "Copper")
         Output[i] <- CopperCalculation(data$Pressure[i]...)
}

我想将其转换为使用apply()函数。我已经尝试了很多方法，但我只是因为apply()将所有变量值转换为字符而被卡住了，因此这些数字编译是不可能的。原始数据集有150多个变量，其中许多是字符串/字符。

作为测试，我尝试了以下内容。显然它失败了。我可以使用as.numeric（）将字符变量转换为数字，但每行中有8000多行和20个变量。似乎浪费了CPU周期。

apply(data[1,], 2, function(x) {
if(x['Type'] == "Iron")
             Output <- IronCalculation(x['Type'],x['Pressure']...)
})

有人可以帮忙吗？如何更改此循环以使用应用函数？

Answer 1

尝试

apply(data, 1,  
  function(x) {  
    if (x['Type'] == 'Iron')  
      IronCalculation(as.numeric(x['Pressure']), as.numeric(x['Pressure']))  
    else if (x['Type'] == 'Copper')  
      CopperCalculation(as.numeric(x['Pressure']), as.numeric(x['Pressure']))  
  }  
)

你会得到一个矢量。 as.numeric()是必要的，因为Pressure和Temp在与Type一起传递给您的匿名函数时都会被强制转换为字符。

编辑：但是使用@Justin建议的switch()而不是嵌套的if s会更加优雅。

在带有字符和数字变量的data.frame上使用Apply

1 个答案: