apply（）不分配值

我有一个16列数据框的子集。它们都是因素，具有相同的级别和标签。我正尝试使用apply()函数之一来一次性分配关卡和标签，但我的功能是打印结果而不是将它们分配给数据框。我可以把它们全部写出来 - 只有16个 - 但后来我有更多的变量组来制作因素，这样可以为我节省很多工作。apply（）不分配值

实施例的数据：

df <- structure(list(col1 = c(0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, -1L, 0L, 0L, 
1L), col2 = c(0L, 0L, -1L, 0L, -1L, -1L, 1L, 0L, 0L, 1L), col3 = c(-1L, 
1L, 1L, -1L, 0L, 1L, 0L, 0L, -1L, -1L), col4 = c(0L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L), col5 = c(-1L, -1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, -1L, 0L, 1L)), .Names = c("col1", "col2", "col3", "col4", 
"col5"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

有了这个数据我试着：

levels <- -1:1 
labels <- c("Don't know", "Not mentioned", "Mentioned") 
lapply(as.list(1:5), function(x){ 
    df[, x] <<- factor(df[, x], levels = levels, labels = labels) 
})

这将打印的每个变量，而不是将其分配给原始数据帧，并且也正确地使所有的细胞NA 。显然我做错了什么，但我看不出什么（也许我没有足够的咖啡）。

我的问题是：如何将水平和标签同时分配给多个变量，可能需要使用xapply()函数。

我见过this post on R Bloggers所以使用了<<-代替<-但无济于事，我也试着assign()没有运气，无论是。

谢谢。

来源

2015-05-10 Phil

当我运行代码，我得到包含值“一个数据帧不知道“，”未提及“，”已提及“。这不是你想要达到的目标吗？原始'df'中的值将被3个字符串值覆盖。 –

从函数内部修改全局环境正在寻求麻烦。您可以改为使用'df [] < - lapply（df，factor，levels = levels，labels = labels）'。 –

感谢您的关注。我提供的可重复的例子是使用你的建议，而我的实际数据不是。我将着眼于此，也许修改我的示例数据或尝试找出为什么我的实际数据不起作用。理想情况下，我是在追求因素。 – Phil

正如@DavidArenburg所说，有更好的方法来做到这一点。

如果后factor s为真，那么你可以做@大卫建议：

df[] <- lapply(df, factor, levels = levels, labels = labels)

的[]保留了输入的结构，同时指定从函数的返回值/ s的已应用。

如果您主要关注的是刚开这些值的字符表示，你可以尝试不同的东西，像这样：

df[] <- labels[match(unlist(indf), levels)]

来源

2015-05-11 02:18:32 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

谢谢，我可以稍微修改这些以更改我的原始数据集。我使用了'df [] < - lapply（df [，a：b]，因子，levels = levels，labels = labels'，其中'a：b'是分配给相关列号的值 – Phil

@Phil，它应该是'df [a：b] < - lapply（df [a：b]，...）'，对吗？（我忽略了逗号，因为你处理的是'data.frame'而不是'矩阵'，所以这个逗号不是必须的*（尽管它也没有伤害） – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

实际上，除了'df [，a：b] < - ...'以外， 3,000个可变数据集）。 – Phil

我想你可能会试图太难使用apply()基础的方法时，简单的子集可能更容易实现：

df[,][df[,] == -1] <- "Don't Know" 
df[,][df[,] == 0] <- "Not Mentioned" 
df[,][df[,] == 1] <- "Mentioned"

如果你不得不重新编写过多个值的长列表，你可以很容易地把这在你的查找值向量和替换向量的循环中。

来源

2015-05-11 01:38:15

这是一个非常优雅的解决方案，非常值得投票！我将'apply'解决方案标记为已接受，因为这在技术上是所问问题的答案，但这可能是对我实际问题的更好解决方案，所以我可能会使用此方法。谢谢！ – Phil

apply（）不分配值

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