Question

demo <- data.frame(step = seq(1:5), x1 = sample(1:5, 5), x2 = sample(5:9, 5), xx = 0)

我有DF并希望在“apply”中更改其中一个列，但我不想使用全局变量，因此，我试图在FUN中传递环境并在此环境中分配变量。 / p>

# This method works but it looks like hardcode because I have to use global name "demo"
cycle <- function(k, d, e) { demo[k, 4] <<- k } 
lapply(1:nrow(demo), cycle, demo, environment())

这些方法不起作用：

# In this case R shows error - "k" is not defined, although, it should work as a closure
cycle <- function(k, d, e) { with(e, d[k, 4] <- k) }
lapply(1:nrow(demo), cycle, demo, environment())

# I tried "assign" new value to DF but this did not change it, "xx" column is still 0
cycle <- function(k, d, e) { assign("d[k, 4]", k, envir = e) }
lapply(1:nrow(demo), cycle, demo, environment())

# This also does not change values in last column
 cycle <- function(k, d, e) { assign(gsub("#", k, d), k, envir = e) }
 lapply(1:nrow(demo), cycle, "demo[#,4]", environment())

问题：如何在不使用此DF的全局名称的情况下从FUN更改DF中的特定列？

只是一个建议，也许我错误地定义了环境？

更新：我需要使用“lapply”，因为我需要将几个动作放入一个函数中，并为每一行迭代执行它，例如我可能想以类似的方式在浮动窗口上应用PCA：

DF = data.frame(...)

x1 x2 x3 res
1  2  3  0
4  5  6  0
7  8  9  0

for (k in 1:3)
{
    x = DF[k:k + 2,]
    pc <- princomp(x, ...) 
    ls <- loadings(pc) # or ls <- lm(x + 0)
    values <- c(DF[k,1] * ls[1] + DF[k,2] * ls[2])
}

DF$res <- values

我需要在“apply”中执行此循环作为回调，如果我想使用“apply”而不是“for”循环，如何获取此执行的结果（值）？

作为一个例子，我希望在本文http://www.r-bloggers.com/structural-arbitrage-trading-the-equity-curve/中使用类似“applyWeeklySMA”的功能，但我想用“lapply”替换循环，这可能吗？

Answer 1

DF <- as.data.frame(matrix(1:15, ncol = 3))

pcl <- function(k, data) {
    x <- data[k:(k + 2), ]
    pc <- princomp(x) 
    load <- loadings(pc)
    as.matrix(data[k, 1:2]) %*% load[1:2]
}

DF$res <- c(lapply(1:3, pcl, DF), rep(0, 2))

这就是我想你正在努力实现的目标。请注意，函数pcl在调用环境中根本没有依赖关系。

关闭在“with”

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