Question

在data.frame上使用apply时，参数（隐式）转换为字符。一个例子：

df <- data.frame(v=1:10, t=1:10)
df <- transform(df, t2 = as.POSIXlt(t, origin = "2013-08-13"))
class(df$t2[1])
## [1] "POSIXct" "POSIXt" (correct)

但：

 apply(df, 1, function(y) class(y["t2"]))
 ## [1] "character" "character" "character" "character" "character" "character"
 ## [7] "character" "character" "character" "character"

有没有办法避免这种转换？或者我是否总是要通过as.POSIXlt(y["t2"])转换回来？

修改
我的df有2个时间戳（比方说，t2和t3）和其他一些字段（比如说v1，v2）。对于给定t2的每一行，我想找到k（例如3）行，其中t3最接近但低于t2（和相同的v1），并从这些行返回v2的统计量（例如平均值）。我写了一个函数f（t2，v1，df），只想用apply(df, 1, function(x) f(y["t2"], y["v1"], df)将它应用于所有行。在R中有没有更好的方法来做这些事情？

Answer 1

让我们将多条评论结合到一个解释中。

使用apply会将data.frame转换为matrix。这个意味着将使用限制性最小的类。至少在这种情况下限制性质。
您正在向1提出apply MARGIN个参数。这适用因为你正在混合课程，所以你会更糟糕现在一起在这种情况下，您使用的是为apply设计的矩阵和矢量上的data.frames。这不适合这项工作。
在这种情况下，我会使用lapply或sapply作为rmk指出来抓住类单个t2列如下所示：

代码：

df <- data.frame(v=1:10, t=1:10)
df <- transform(df, t2 = as.POSIXlt(t, origin = "2013-08-13"))

sapply(df[, "t2"], class)
lapply(df[, "t2"], class)

## [[1]]
## [1] "POSIXct" "POSIXt" 
## 
## [[2]]
## [1] "POSIXct" "POSIXt" 
## 
## [[3]]
## [1] "POSIXct" "POSIXt" 
## 
## .
## .
## . 
## 
## [[9]]
## [1] "POSIXct" "POSIXt" 
## 
## [[10]]
## [1] "POSIXct" "POSIXt"

通常，您选择适合该职位的apply家庭。我个人经常使用lapply或for循环来处理特定列或使用索引（[, ]）对我想要的列进行子集化，然后继续apply。这个问题的答案实际上归结为确定你想要完成什么，问apply最合适的工具，然后从那里开始。

我可以提供这个blog post作为关于不同apply系列函数的优秀教程。

Answer 2

尝试：

sapply(df, function(y) class(y["t2"]))

$v
[1] "integer"

$t
[1] "integer"

$t2
[1] "POSIXct" "POSIXt"

在数据帧上使用apply时如何避免隐式字符转换

2 个答案: