Question

我想编写一个函数，该函数根据特征的度量范围（连续，二分或有序）动态使用不同的相关方法。标签始终是连续的。我的想法是使用apply（）函数，以便遍历每个功能（又称列），检查其度量范围（数字，具有两个级别的因数，具有两个以上级别的因数），然后使用适当的相关函数。不幸的是，我的代码似乎将每个功能都转换为字符向量，因此if语句中的条件对于每一列始终为false。我不知道为什么我的代码正在这样做。如何防止代码将特征转换为字符向量？

set.seed(42)    
foo <- sample(c("x", "y"), 200, replace = T, prob = c(0.7, 0.3))    
bar <- sample(c(1,2,3,4,5),200,replace = T,prob=c(0.5,0.05,0.1,0.1,0.25))    
y <- sample(c(1,2,3,4,5),200,replace = T,prob=c(0.25,0.1,0.1,0.05,0.5))    
data <- data.frame(foo,bar,y)    
features <- data[, !names(data) %in% 'y']

dyn.corr <- function(x,y){      
  # print out structure of every column
  print(str(x))

  # if feature is numeric and has more than two outcomes use corr.test
  if(is.numeric(x) & length(unique(x))>2){        
    result <- corr.test(x,y)[['r']]        
  } else {        
    result <- "else"        
  }      
}

result <- apply(features,2,dyn.corr,y)

Answer 1

apply是为矩阵构建的。当您apply到数据帧时，首先发生的是将数据帧强制为矩阵。矩阵只能具有一种数据类型，因此，发生这种情况时，数据的所有列都将转换为其中最通用的类型。

使用sapply或lapply处理数据框的列。

这应该可以正常工作（我尝试进行测试，但是我不知道要加载哪个软件包才能获得corr.test函数。）

result <- sapply(features, dyn.corr, income)

使用apply（）函数迭代不同的数据类型不起作用

1 个答案: