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r - 如何在未在参数中矢量化的自定义函数中使用 lapply 函数而不是 for 循环

问题描述

首先，让我们生成如下数据：

library(data.table)
data <- data.table(date = as.Date("2015-05-01")+0:299)
set.seed(123)
data[,":="(
   a = round(30*cumprod(1+rnorm(300,0.001,0.05)),2),
   b = rbinom(300,5000,0.8)
 )]

然后我想使用我的自定义函数多次操作多个列而不需要手动输入。比如我的自定义函数是add <- function(x,n) (x+n)

我提供我的 for 循环代码如下：

add <- function(x,n) (x+n)
n <- 3
freture_old <- c("a","b")
for(i in 1:n ){
  data[,(paste0(freture_old,"_",i)) := add(.SD,i),.SDcols =freture_old ]
}

你能告诉我一个lapply版本而不是 for 循环吗？

标签： rdata.table

解决方案

如果你想要的只是使用lapply循环而不是 for 循环，那么你真的不需要做太多的改变。对于一个data.table对象来说更容易，因为每次迭代都会改变它，data.table而不必将副本保存到全局环境中。我添加的一件事只是为了抑制向控制台的输出，就是将它包裹invisible起来。 

lapply(1:n,function(i) data[,paste0(freture_old,"_",i):=lapply(.SD,add,i),.SDcols =freture_old])

请注意，如果您将此 lapply 分配给一个对象，您将获得data.tables迭代次数的大小列表，在本例中为 3。这将占用内存，因为您实际上只对最终条目感兴趣。因此，只需运行代码而不将其分配给变量。现在，如果您不将它分配给任何东西，您将每次迭代都打印到控制台。所以我建议invisible像这样环绕它：

invisible(lapply(1:n,function(i) data[,paste0(freture_old,"_",i):=lapply(.SD,add,i),.SDcols =freture_old]))

希望这会有所帮助，如果您需要我在此答案中添加任何其他内容，请告诉我。祝你好运！

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