我写了一段代码，使用for循环，我发现它非常慢。我想知道是否可以获得一些帮助，将其转换为使用sapply或lapply函数。na.rm=TRUE) #identifies the Mean of a Pollutant
pollutantmean("specdata", "sulfate", 1:10) 此代码几乎需要
浏览 16提问于2019-10-05得票数 0
is.na(Dir[i, 3]) == TRUE) { }它所做的是检查每一行的列元素，如果有NA，则将NA替换为一个将如何将基于列元素的此for循环和类似的apply/lapply/sapply循环转换为使用apply/lapply/sapply的代码
任何全面的资源，以了
浏览 3提问于2017-05-18得票数 1
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把我用在外汇上？
、、、
我希望使用lapply包将第二个foreach函数(# Make the new list)转换为foreach循环。## Example datares <- lapply(1:5, function(x) lapply(1:10, function(y) <e
浏览 5提问于2015-09-15得票数 4
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需要将for循环转换为lapply以减少计算工作量，但是无法调整lapply中的所有i标签，因为这是一个很长的过程 for (i in 1:76){
tryCatch({
浏览 0提问于2019-08-30得票数 1
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我喜欢分裂和应用方法，但需要一些帮助。library(Hmisc) funs <- c(wtd.mean, wtd.var) store[[i]] <- data.frame(sapply但在那之后，我的代码会变得有点混乱，比如创
浏览 2提问于2018-10-24得票数 1
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我遵循Hadley的线程：来读取多个CSV文件，然后将它们转换为一个数据帧。我还像在上讨论的那样，对lapply和sapply进行了实验。D,55,24,AP"
tc2 <- textConnection(dat2)
虽然这很好用，但我想将lapply更改为sapply。从上面
浏览 0提问于2016-09-24得票数 1
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R在数据帧列上应用函数
、、、
我在R中有一个函数将因子转换为数字：我有一个由两个因素组成的数据，数值和其他类型的数据我想一次将上面的函数应用于整个dataframe，以便将所有因素转换为数值类型列。知道吗？谢谢
浏览 0提问于2015-01-07得票数 1
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levene.tests<-lapply(data[,c("var1","var2")],t.tests<-lapply(data[,c("var1","var2")],我还成功地使用了if和else，因此R
浏览 4提问于2020-05-09得票数 1
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列表中不同向量元素的子集
、、、
<- list(a=1:3,b=4:1,c=1:5)$a$b$c对于最后一个元素，我想得到每个向量的最后或最大元素，如下所示：[1] 3[1] 1[1] 5首先使用lapply和length函数获取最后一个元素索引，然后使用子集：lapply(mylist,"[",
浏览 0提问于2016-01-19得票数 1
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有许多个0，如果没有关联的日期，系统将输出这些0。下面给出了我为它编写的函数。我尝试使用lapply，但每次尝试将列表转换为dataframe时，都会得到随机整数。任何帮助都将是非常感谢的！
浏览 2提问于2018-01-04得票数 1
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我试图将矩阵的每一列中的NA替换为该列的中值，但是当我尝试使用lapply或sapply时，我会得到一个错误；当我使用for-循环时，当我每次更改一列时，我做错了什么？110), ncol = 110)mat1 <- mat2 <- mat
mat1 <- lapply
浏览 4提问于2016-01-18得票数 4
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我想知道是否有一种“简单/快速”的方法将字符变量转换为因子。df[ ,2:30] <- lapply(df[ ,2:30], type.convert)
sapply(df, facto
浏览 30提问于2018-06-12得票数 1
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如何绘制R上的特征值？
、、、
我生成了1000个2x2随机矩阵，其中包括：
M=lapply(1:1000，函数(Z)矩阵(runif(1000，min=-10，max=10)，ncol = 2，nrow = 2)) eig=lapply
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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我想得到每个内部列表的总和，所以我尝试了： sum(thalachbysite[[i]])我的输出完全是空的-它接受输入没有错误或警告
浏览 4提问于2017-03-19得票数 0
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我听说不建议在R中使用循环，主要是因为它很慢。我听说我应该使用lapply，因为它调用C是为了提高效率。问题：是否可以向我展示如何将以下示例转换为lapply高效代码(或来自同一家族的任何其他apply sapply )？
浏览 1提问于2016-07-22得票数 0
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我正试图从头开始构建一个简单的web刮刀(因为我可以，也因为它将帮助我学习如何-而不仅仅是复制别人的代码)。 free(parsed) # free doc from memoryGoogle gubbins from URLs }这个问题很有希望出现在for<e
浏览 2提问于2014-08-23得票数 0
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我想首先将所有内容转换为因子，然后检查因素级别的数量。一旦它们成为因素，我只想继续使用具有两个或多个级别的dataframe中的变量。 df$Response = as.factor(df[,i]) #create new variable in dataframe
df$Response = df@data[sapply
浏览 6提问于2016-03-15得票数 1
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