Question

我已经看过这个示例来说明如何用lapply（）函数替换嵌套的for循环。但是我不完全了解嵌套的for循环中发生了什么？

根据我的理解，for循环会为每个国家所有年份创建两个新变量，分别为tempX和tempY，但是for循环中参数的最后一行会发生什么？

variable1和variable2的目的是什么？

# Generate random data:
allCountries <- LETTERS[1:10]
allYears <- 1990:2012

myData <- expand.grid(allCountries, allYears)  # create a dataframe with all possible combinations
colnames(myData) <- c("Country", "Year")
myData$variable1 <- rnorm(nrow(myData))
myData$variable2 <- rnorm(nrow(myData))

# Silly function to perform
myFunction <- function(x, y){
  x * y - x / y
}

### Doubly-nested loop ###
myData$computedFigure <- NA  # Make an "empty" variable in my data.frame

for(ii in allCountries){
  for(jj in allYears){
    tempX <- myData[myData$Country == ii & myData$Year == jj, c("variable1")]
    tempY <- myData[myData$Country == ii & myData$Year == jj, c("variable2")]
    # "Save" results into appropriate location in my data.frame
    myData[myData$Country == ii & myData$Year == jj, c("computedFigure")] <- myFunction(tempX, tempY)
  }
}

### Simple lapply() approach ###
computedFigureList <- lapply(1:nrow(myData), function(x){
  tempX <- myData[x, c("variable1")]
  tempY <- myData[x, c("variable2")]
  # "Save" results into appropriate location in my data.frame
  myFunction(tempX, tempY)
})

myData$computedFigure2 <- unlist(computedFigureList)
with(myData, plot(computedFigure, computedFigure2))

Answer 1

在循环myData[myData$Country == ii & myData$Year == jj, c("computedFigure")] <- myFunction(tempX, tempY)的最后一行中，函数myFunction被应用并记录在computedFigure列中。

variable1和variable2随机设置以说明myFunction中myData（x和y）中的数据。

for循环正在探索国家和年份中的组合... 这两个代码（for loop和lappy）将不会产生完全相同的结果。 lapply将仅使用myFunction的结果生成一个列表。 for循环将生成一个数据帧。

Answer 2

实际上，您不需要嵌套的*apply函数，实际上可以使用outer + diag来计算computedFigure，这可以达到与通过嵌套的for循环。

myData$computedFigure <- diag(with(myData,outer(variable1,variable2,myFunction)))

用lapply（）替换嵌套的for循环

2 个答案: