在具有书面功能的列的子集上使用 lapply？

Question

我有一个数据集，其中某些列是字符形式的日期。日期格式不一致，存在缺失数据。我写了一段代码以正确的格式转换它们。如果我将每一列的代码与 lapply 一起使用，我没有问题。当我尝试同时将函数实现到多个列时，代码会出现以下错误：Error in lout[w] <- *vtmp* : NAs are not allowed in subscripted assignments

guess_date <- function(x){
  require(lubridate)
  if (!is.na(x)){
    result <- as.character(parse_date_time(x, 
guess_formats(as.character(x), c("mdy", "dmy", "dmY")))[[1]])
  }
  else {result <- NA}
  return(result)
}

df <- data.frame(a = c("12/01/1988","10/17/1999"),b = 
c("12/01/1988",NA))
df$a <- unlist(lapply(df$a , guess_date))
df$a<- as.Date(df$a, format="%Y-%m-%d")

cols <- c("a","b")
df[,cols] <- lapply(df[,cols], function(x){
  require(lubridate)
  if (!is.na(x)){
    result <- as.character(parse_date_time(x, 
guess_formats(as.character(x), c("mdy", "dmy", "dmY")))[[1]])
  }
  else {result <- NA}
  return(result)
})

Answer 1

不确定我是否遗漏了什么，但看起来你有很多不必要的代码。这工作正常

library(lubridate)
df[cols] <- lapply(df[cols], parse_date_time, c("mdy", "dmy", "dmY"))

df
#           a          b
#1 1988-12-01 1988-12-01
#2 1999-10-17       <NA>

此外，df 中的所有日期似乎都遵循相同的 format，因此 as.Date 也可以正常工作。

df[] <- lapply(df, as.Date, "%m/%d/%Y")

数据

df <- data.frame(a = c("12/01/1988","10/17/1999"),b = ("12/01/1988",NA))

Answer 2

这里有一个选项anytime

library(dplyr)
library(anytime)
df %>% 
     mutate_all(anydate)
#          a          b
#1 1988-12-01 1988-12-01
#2 1999-10-17       <NA>

数据

df <- data.frame(a = c("12/01/1988","10/17/1999"),
          b = c("12/01/1988",NA))

在具有书面功能的列的子集上使用 lapply？

Use lapply on subset of columns with written function?

r

apply

lapply

as.date

数据