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Question

我正在尝试复制在R-Bloggers上发布的sapply中应用多个功能的解决方案，但我无法以理想的方式使其工作。我正在使用一个简单的数据集，类似于下面生成的数据集：

require(datasets)
crs_mat <- cor(mtcars)

# Triangle function
get_upper_tri <- function(cormat){
  cormat[lower.tri(cormat)] <- NA
  return(cormat)
}

require(reshape2)
crs_mat <- melt(get_upper_tri(crs_mat))

我想在列 Var1 和 Var2 之间替换一些文本值。下面的错误的语法说明了我要实现的目标：

crs_mat[,1:2] <- sapply(crs_mat[,1:2], function(x) {
 # Replace first phrase
 gsub("mpg","MPG",x), 
 # Replace second phrase
  gsub("gear", "GeArr",x)
 # Ideally, perform other changes
})

当然，代码在语法上不正确并且失败。总而言之，我想做以下几点：

浏览前两列（Var1和Var2）中的所有值，并通过gsub执行简单替换。
理想情况下，我想避免定义一个单独的函数，如linked帖子中所讨论的那样，并将所有保留在 sapply语法
我不想要嵌套循环

我看过here和here讨论过的大致相似的主题，但如果可能的话，我想避免使用plyr。我也有兴趣替换列值而不是创建新列，我想避免指定任何列名。在使用现有数据框架时，使用列号更方便。

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以下非常有用的评论，我想要实现的目标可以在下面的解决方案中进行总结：

fun.clean.columns <- function(x, str_width = 15) {
  # Make character
  x <- as.character(x)
  # Replace various phrases
  x <- gsub("perc85","something else", x)
  x <- gsub("again", x)
  x <- gsub("more","even more", x)
  x <- gsub("abc","ohmg", x)
  # Clean spaces
  x <- trimws(x)
  # Wrap strings
  x <- str_wrap(x, width = str_width)
  # Return object
  return(x)
}
mean_data[,1:2] <- sapply(mean_data[,1:2], fun.clean.columns)

我的global.env中不需要此功能，因此我可以在此之后运行rm但是更好的解决方案会在apply内涉及挤压语法。

Answer 1

这是您的解决方案的开始，我认为您可以自己扩展它。可能有更优雅的方法，但我不会看到它们。

crs_mat[,1:2] <- sapply(crs_mat[,1:2], function(x) {
  # Replace first phrase
  step1 <- gsub("mpg","MPG",x)
  # Replace second phrase. Note that this operates on a modified dataframe. 
  step2 <- gsub("gear", "GeArr",step1)
  # Ideally, perform other changes
  return(step2)

  #or one nested line, not practical if more needs to be done
  #return(gsub("gear", "GeArr",gsub("mpg","MPG",x)))
})

Answer 2

我们可以使用mgsub中的library(qdap)来替换多种模式。在这里，我使用lapply循环第一列和第二列，并将结果分配回crs_mat[,1:2]。请注意，我使用lapply代替sapply，因为lapply保持结构完整

library(qdap)
crs_mat[,1:2] <- lapply(crs_mat[,1:2], mgsub, 
   pattern=c('mpg', 'gear'), replacement=c('MPG', 'GeArr'))

通过sapply

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