为什么 `apply` 函数无法检测 data.frame 的数字列并对其采取行动？

Question

当我尝试根据列的数据类型有条件地应用函数时，apply 出现了一个奇怪的行为。

这是函数。它检查 class() 然后执行合适的操作。

sampleF <- function(x){
  DT = ifelse(class(x) == "numeric" | class(x) == "integer","Numbers",
              ifelse(class(x) == "character" | class(x) == "factor","Text","Others"))
  return(DT)
}

我正在尝试将其应用到下面 data.frame 并得到不正确的输出。

df1 <- data.frame(Col1 = letters[1:5],Col2 = 1:5,Col3 = as.factor(c("A","B","A","C","A")))

输出：

apply(df1,2,FUN = sampleF)
    Col1   Col2   Col3 
    "Text" "Text" "Text"

另一方面，

sapply 给出了正确的输出

sapply(df1,sampleF)
     Col1      Col2      Col3 
   "Text" "Numbers"    "Text"

apply 函数出现这种行为的原因可能是什么？

Answer 1

最好使用 lapply 在 data.frame 或某种程度上 sapply 中的列上应用函数。但是，对于 apply，它将输出强制为 matrix，并且它只能容纳一个 class。因此，如果有任何 character 元素，即使是数字列也会转换为 character class.

out <- lapply(df1, sampleF)
unlist(out)
#   Col1      Col2      Col3 
#   "Text" "Numbers"    "Text"

另外，由于class的length为1，我们可以用if/else或switch代替ifelse

sampleF1 <- function(x){
        cls <- class(x)
        switch(cls,
           numeric = "Numbers",
                 integer = "Numbers",
                 character = "Text",
                 factor = "Text",
                  "Others")
 }


 df2 <- cbind(df1, Col4 = TRUE)
 lapply(df2, sampleF1)
 #$Col1
 #[1] "Text"

 #$Col2
 #[1] "Numbers"

 #$Col3
 #[1] "Text"

 #$Col4
 #[1] "Others"

为什么 `apply` 函数无法检测 data.frame 的数字列并对其采取行动？

Why is the `apply` function not able to detect and act upon numeric columns of a data.frame?

r

apply

sapply