跨列应用函数时替代“lapply”答案

【问题标题】：alternative to `lapply` when applying function across columns跨列应用函数时替代“lapply”
【发布时间】：2019-09-26 20:30:22
【问题描述】：

跨数据框列应用函数的正确方法是什么？

我有一些类似以下的数据：

我想为每一列计算一个简单的移动平均值。我可以使用lapply，但它会将数据作为列表，如果可能的话，我想创建新列或新数据框。

我尝试过sapply、mapply 等。

数据：

require(quantmod)
require(PerformanceAnalytics)
library(data.table)


from <- "2017-01-01"
to <- "2018-12-01"

symbols <- c('GOOG', 'MSFT', 'AAPL')

dataEnv <- new.env()
getSymbols(symbols, from=from, to = to, src = "yahoo", adjust = TRUE, env = dataEnv) 

data <- do.call(merge, eapply(dataEnv, Ad))
colnames(data) <- gsub(".Adjusted", "", colnames(data))

x <- lapply(data, function(x) SMA(x, n = 10))

例如，这会创建一个新列：

data$googleSMA <- SMA(data$GOOG)

【问题讨论】：

如果你使用lapply，你可以使用df[] <- lapply(df, yourfunction)
使用它创建一个包含 1449 个观察值的列表
data[] <- lapply(data, function(x) SMA(x, n = 10))
抱歉！不需要quantstrat 包！我现在将使用所需的唯一软件包编辑原始帖子。
好的，添加了必要的包，quantmod 包用于从 Yahoo Finance 获取数据，PerformanceAnalytics 用于计算 SMA 和 data.table 用于计算 do.call(merge, eapply(dataEnv, Ad))（我认为)。

标签： r

【解决方案1】：

这是一个xts 对象。 lapply 适用于 data.frame 和 list。在这里，我们可以使用apply

apply(data, 2, SMA, n = 10)

【讨论】：

啊！我正在尝试这个（但是没有2）。 2 在这里做什么？因为我错过了这部分。
@user8959427 这是MARGIN 2 - 用于列，1 - 用于行