通过 ifelse 使用 Reduce/do.call答案

【问题标题】：using Reduce/do.call with ifelse通过 ifelse 使用 Reduce/do.call
【发布时间】：2012-08-03 15:00:31
【问题描述】：

这纯粹是出于好奇（了解有关 Reduce 的更多信息）。有更好的方法来实现我正在做的事情，我对它们不感兴趣。

有些人使用一系列嵌套的ifelse 命令来重新编码/查找某些内容。也许它看起来像这样：

set.seed(10); x <- sample(letters[1:10], 300, T)
ifelse(x=="a", 1, 
    ifelse(x=="b", 2,
    ifelse(x=="c", 3, 
    ifelse(x=="d", 4, 5))))

有没有办法将do.call 或Reduce 与ifelse 一起使用来更有说服力地完成工作？

【问题讨论】：

好问题。当然，在实践中，sapply(x, function(x) switch(x, a = 1, b = 2, c = 3, d = 4, 5 这样的东西可能是最干净的。
@Richie 谢谢。我实际上会通过使用环境的查找表或使用match 的标准索引来解决这个问题，但我想看看Reduce 或do.call 是否可以应用于这个问题。
如：match(x, letters[1:4], nomatch=5)
是的，就是这样。我认为Reduce 不在此列，但do.call 可能会以某种方式使用，如果您将所有内容都作为列表传递，也许。
是的，看起来很像Reduce 应该可以工作，但从根本上说，它传递了三个输入而不是两个。可以将它与列表 [2] 的列表或其他东西组合在一起。

标签： r higher-order-functions

【解决方案1】：

试试这个：

> library(gsubfn)
> strapply(x, ".", list(a = 1, b = 2, c = 3, d = 4, 5), simplify = TRUE)
  [1] 5 4 5 5 1 3 3 3 5 5 5 5 2 5 4 5 1 3 4 5 5 5 5 4 5 5 5 3 5 4 5 1 2 5 5 5 5
 [38] 5 5 5 3 3 1 5 3 2 1 5 2 5 4 5 3 5 2 5 5 5 4 5 1 2 5 4 5 5 5 5 1 3 1 5 5 5
 [75] 1 5 4 5 3 3 5 5 3 5 3 1 5 3 2 2 5 5 5 5 4 5 3 5 5 1 4 1 4 5 5 5 5 5 5 5 5
[112] 5 2 5 5 5 3 5 5 5 2 4 4 5 3 3 5 4 5 5 5 1 5 3 4 3 5 5 2 5 5 3 1 5 2 5 5 5
[149] 1 5 5 2 1 2 4 2 2 3 5 2 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 3 5 4 4 2 5 5 5
[186] 5 5 5 5 2 1 1 1 5 5 5 5 3 5 5 3 5 5 5 2 5 5 5 3 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 2 2 5
[223] 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5 5 3 5 3 5 5 5 5 4 5 5 1 5 5 2 5 5 5 2 5 5 3 2 5 4 5 2
[260] 5 5 3 5 5 1 4 3 5 4 5 2 5 5 3 5 5 5 5 5 1 1 5 2 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
[297] 5 1 5 2

【讨论】：

我在任何地方都没有看到 ifelse 和 do.call 或 Reduce 函数 :)
尝试do.call <- strapply，然后用do.call代替strapply重复上述操作。
我看到爱之夏已经让位于不满之秋 :-D
当然还有dont.call <- function() q("no")。（注意：未成年人或不熟悉R的人请勿使用。）

【解决方案2】：

这是一个尝试。它既不美观也不使用 ifelse：

f <- function(w,s) {
  if(is.null(s$old)) 
    w$output[is.na(w$output)] <- s$new
  else 
    w$output[w$input==s$old] <- s$new
  return(w)
}

set.seed(10); x <- sample(letters[1:10], 300, T)

subst <- list(
  list(old="a", new=1), 
  list(old="b", new=2),
  list(old="c", new=3),
  list(old="d", new=4),
  list(old=NULL, new=5)
)
workplace <- list(
  input=x,
  output=rep(NA, length(x))
)

Reduce(f, subst, workplace)

【讨论】：