lapply 用于需要索引的函数答案

【问题标题】：lapply for a function that requires indexinglapply 用于需要索引的函数
【发布时间】：2014-02-20 16:52:47
【问题描述】：

我正在尝试沿着价格向量查找日志返回，但不确定如何调用函数内的索引以用于应用函数。

这是我现在使用的：

set.seed(456)
df1 <- data.frame(id = 1:20, col1 = round( runif(20) * 100 ,0))
df1[,'logDiff'] <- NA

for(i in 2:20){
df1[i,'logDiff'] <- log(df1[i,'col1'] / df1[i-1,'col1'])
}

有什么建议吗？

编辑：

我有一堆专栏可以做这件事，并且想使用这样的东西：

colsToUse <- c('co1l','col2','col3')
lagLogDf <- as.data.frame(lapply(df1[,colsToUse], lagLogFunction(x)))

【问题讨论】：

标签： r indexing apply

【解决方案1】：

如果你想要一个向量的连续值之间的差异，你可以使用diff函数：

df1$logDiff = c(NA, diff(log(df1$col)))

或者（例如，如果您的操作比累积差异更复杂），您可以使用 head 和 tail 来获取缺少第一个元素和最后一个元素的向量，并在向量化中使用它们方式：

df1$logDiff = c(NA, log(tail(df1$col1, -1) / head(df1$col1, -1)))

【讨论】：