在 lapply 调用中改变传递给函数的参数

Question

一般问题

我想改变在 lapply/sapply（或者可能是 mapply？）调用中传递给函数的附加参数。很高兴知道如何做到这一点。但是，如果这很重要，出于我的特定目的，我会尝试将其合并到自定义函数中。 （所以希望它可以扩展）。

问题的具体示例

假设我有以下数据框：

df <- data.frame(column1 = letters[1:4], 
             column2 = LETTERS[1:4], 
             column3 = 1:4, 
             stringsAsFactors = FALSE)

例如，我想将 column1 和 column2 转换为因子，每个因子都有不同的级别。我可能会这样记下列和级别：

# Columns in df I want to apply the factor() function to.

     cols <- c("column1", "column2")

# Desired levels for column1

     column1_lvl <- c(letters[1:5])

# Desired levels for column2

     column2_lvl <- c(LETTERS[1:6])

请注意，我为列指定了两个单独的级别，每个级别都比df 中存在的级别多。这是改变论点的动机。现在我测试了一个lapply 调用而不将levels 参数更改为factor：

     df[cols] <- lapply(df[,cols], factor)

这有效并成功地将这些列转换为因子。我将df 重新定义为下一步的原始结构。现在我想为每一列指定级别。在?lapply 中，它说您可以将其他参数传递给FUN，但它没有指定如何在X 中的每个向量上改变这些参数。尝试使用 one 实例，我可以这样写：

     df["column1"]<- factor(df[,"column1"], levels = column1_lvl)

这行得通。但现在我想抽象出levels 参数。不幸的是，这不起作用，因为无论您为levels 分配什么，R 都会尝试将该参数用于X 中的每个向量。

理想情况下，类似以下的内容会起作用。 以下是我希望按照我想要的方式工作的假代码，但不是：

     df[cols] <- lapply(df[,cols], factor, level = list(column1_lvl, column2_lvl))

我的尝试

我无法找到很多资源来解释我如何能够做到这一点。或者，我看不出需要做什么。 This post 帮助了我一点，但我想知道是否有办法创建我自己的 factor 函数，例如。

此外，this person's answer 对他们自己的问题鼓励我查看mapply。虽然我已经阅读了?mapply 的文档，并遵循了一些教程，但我还是无法弄清楚。在这方面，我尝试了以下代码，但它不起作用（出于我的目的）：

     col_levels <- list(column1_lvl, column2_lvl)
     df[cols] <- mapply(factor, df[,cols], MoreArgs = col_levels)

会话信息

> sessionInfo()
R version 3.5.1 (2018-07-02)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United States.1252    LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                           LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.5.1 tools_3.5.1    yaml_2.1.19  

最后的想法

我可能只是很难知道要搜索什么。如果你能指出我正确的方向，我总是愿意自己解决问题。任何其他资源都非常受欢迎。

谢谢，提前！

Answer 1

我们可以使用Map 将levels 列更改为list 中对应的'lvl' 对象

df[cols] <- Map(function(x, y) factor(x, levels = y),
             df[cols], list(column1_lvl, column2_lvl))

并检查列的levels

lapply(df[cols], levels)
#$column1
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"

#$column2
#[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F"

---

正如 OP 提到的一种使用 lapply 解决此问题的方法，lapply 的一个选项是循环遍历序列，然后对数据和相应的“lvls”list 进行子集化

lvls_lst <- list(column1_lvl, column2_lvl)
df[cols] <- lapply(seq_along(lvls_lst), function(i) 
         factor(df[cols][[i]], levels = lvls_lst[[i]]))

注意：在这两种情况下，我们都需要明确指定levels