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据我了解，在使用 r 时，使用诸如 lapply 之类的函数而不是 for 循环（在其他面向对象语言中经常使用）会更优雅。但是，我无法理解语法，并且在尝试使用命令实现简单任务时犯了愚蠢的错误。例如：

我使用 for 循环从 csv 文件加载了一系列数据帧。以下虚拟数据帧充分描述了数据：

x <- c(0,10,11,12,13)
y <- c(1,NA,NA,NA,NA)
z <- c(2,20,21,22,23)    
a <- c(0,6,5,4,3)
b <- c(1,7,8,9,10)
c <- c(2,NA,NA,NA,NA)
df1 <- data.frame(x,y,z)
df2 <- data.frame(a,b,c)

我首先生成一个数据框名称列表（data_names-我在加载 csv 文件时执行此操作），然后只想对列求和。我的尝试当然不起作用：

lapply(data_names, function(df) {
counts <- colSums(!is.na(data_names))
})

我当然可以使用列表（我意识到从长远来看这可能会更好）但是从教学的角度来看，我想更好地理解 lapply。

非常感谢您的任何指点

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这实际上只是您的使用，is.na并且您不需要<-在函数内部使用赋值运算符。lapply返回一个列表，该列表是应用于FUN输入列表的每个元素的结果。您将 的输出分配lapply给一个变量，例如res <- lapply( .... , FUN )。

我也不太确定您最初是如何制作列表的，但以下内容就足够了。在这种情况下，您也不需要匿名函数，您可以使用 namedcolSums并提供na.rm = TRUE参数来处理NA数据中的 persky ：

lapply( list( df1, df2 ) , colSums , na.rm = TRUE )
[[1]]
 x  y  z 
46  1 88 

[[2]]
 a  b  c 
18 35  2

因此，您可以将其解读为：

  • 对于列表中的每个 df：
  • colSums与参数一起应用na.rm = TRUE

结果是一个列表，其中的每个元素都是应用colSums到列表中每个 df 的结果。

于 2013-07-18T15:15:57.727 回答