r - 在数据帧上使用应用时如何避免隐式字符转换

Question

使用时 apply在 data.frame 上，参数被(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"

有什么办法可以避免这种转换吗？或者我总是必须通过 as.POSIXlt(y["t2"]) 转换回来?

编辑
我的 df 有 2 个时间戳(比如 t2 和 t3)和其他一些字段(比如 v1、v2)。对于给定 t2 的每一行，我想找到 k(例如 3)行 t3 最接近但低于 t2(和相同的 v1)，并从这些行返回 v2 的统计数据(例如平均值)。我写了一个函数 f(t2, v1, df) 并且只想使用 apply(df, 1, function(x) f(y["t2"], y["v1"], df) 将它应用于所有行.有没有更好的方法在 R 中做这样的事情？

Answer 1

让我们将多个评论包装成一个解释。

apply的使用转换 data.frame到 matrix .这个
意味着将使用限制最少的类。至少
在这种情况下限制是字符。

您正在供应 1至 apply的 MARGIN争论。这适用
逐行让你更糟，因为你真的在混课
现在在一起。在这种情况下，您使用的是 apply专为矩阵设计
和向量上的 data.frames。这不是完成这项工作的正确工具。

在这种情况下，我会使用 lapply或 sapply正如 rmk 指出的那样捕获类
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" 

一般你选择apply适合工作的家庭。我个人经常使用lapply或 for循环对特定列进行操作或使用索引( [, ] )对我想要的列进行子集，然后继续 apply .这个问题的答案真的归结为确定你想要完成什么，问是apply最合适的工具，然后从那里开始。

我可以提供这个blog post作为关于不同之处的优秀教程 apply函数族做。