在R中使用lapply代替for循环

Question

我在编写替换R中的for（）循环的函数时遇到麻烦。

我的数据如下所示：

dat1<-rep(sprintf("%02d", 0:52),10)
dat1<-as.data.frame(dat1[40:length(dat1)])
colnames(dat1)<-c("wk")
wk.seas<-c(rep("win",9),rep("spr",13),rep("sum",13),rep("aut",13),rep("win",6))
wks<-sprintf("%02d", 0:53)

这个循环产生我想要的：

for(j in seq_along(dat1[,1])){
    dat1$season[dat1[,1]==wks[j]]<-wk.seas[j]
}#works

我正在寻找在df中创建一个向量，该向量的季节值对应于一年中的星期。

这是我尝试使用功能/ lapply组合复制此循环的尝试：

lapply(seq_along(dat1$wk), function(d){
    dat1$season[dat1$wk==wks[d]]<-wk.seas[d]
}) #not working

谢谢（已编辑以添加缺少的代码）

Answer 1

lapply是错误的方法。 上面的lapply代码不起作用的原因是因为您正在修改函数中的对象，该对象在函数环境中修改了本地副本。 任何apply函数都将捕获返回值并对其进行汇总； 您不应该依赖函数的副作用。

您实际上是在这里执行合并。 使用merge ：

wk <- data.frame(wk=wks, season=wk.seas)
merge(wk, dat1)

Answer 2

解决问题的方法可能有很多，但是想到了两种快速解决方案：

1. Ifelse ：

dat1$seas <- ifelse(dat1$wk>=15 & dat1$wk<41, "summer", NA)

2. 基本命令：

dat1[dat1$wk>=15 & dat1$wk<45,2] <- "summer"

您要为每个要指定的季节分配一个。

同样，在创建时，dat1 $ wk被格式化为一个因素； 我必须通过dat1$wk <- as.numeric(dat1$wk)才能执行以上任一操作。

编辑：+1为合并/联接，如果您有其他季节表。