lapply（list）和“for”的区别-loop

最近我写了一段代码，其行为并不像预期的那样。在一个循环超过两dataframes DF1，DF2我试图收集在一个矩阵数据“一” ...：lapply（list）和“for”的区别-loop

df1=data.frame(x=c(1,2),y=c(10,20)) 
df2=data.frame(x=c(4,5),y=c(40,50)) 
dlist <- list(df1,df2) 

a <- c(0,"...creation...") 
a <- rbind(a, c(0,"rbind test OK")) 

lapply(dlist, function(d) { 
    print(paste("x",d$x[1])) 
    a <- rbind(a, c(d$x[1],"data copied")) 
    }) 

a <- rbind(a, c(0,"rbind test 2 OK"))

检查“一”执行这些线后产生

a 
    [,1] [,2]    
a "0" "...creation..." 
    "0" "rbind test OK" 
    "0" "rbind test 2 OK"

也就是说，lapply循环内的rbind语句没有执行。

预期成果是：

a 
    [,1] [,2] 
a "0" "...creation..." 
    "0" "rbind test OK" 
    "1" "data copied" 
    "4" "data copied" 
    "0" "rbind test 2 OK"

这是为什么？

来源

2015-09-14 JCR

一个区别是for循环在调用时使用相同的环境; lapply（和其他类似的功能）使用他们自己的环境，就像其他功能一样。这意味着您在'lapply（）'函数中定义的'a'与您之前定义的'a'不同。请提供一个预期输出的例子，如果你想要更多的信息 –

预期的输出将是 > a [，1] [，2] a“0”“...创建...” “0”“rbind测试OK“ ”1“”数据复制“ ”4“”数据复制“ ”0“”rbind test 2 OK“ – JCR

请修改您的问题以包含预期输出。 – 2015-09-14 07:21:27

您可以修改环境外与运营商<<-循环，但是这是一个非常不适当的命令式编程reflexe：

lapply(dlist, function(d) { 
    print(paste("x",d$x[1])) 
    a <<- rbind(a, c(d$x[1],"data copied")) 
})

一种合适的方式将继续这样的：

res = do.call(rbind, lapply(dlist, function(d) c(d$x[1],"data copied"))) 

a = rbind(a, res, c(0,"rbind test 2 OK")) 

# [,1] [,2]    
#a "0" "...creation..." 
# "0" "rbind test OK" 
# "1" "data copied"  
# "4" "data copied"  
# "0" "rbind test 2 OK"

来源

2015-09-14 08:11:12

lapply（list）和“for”的区别-loop

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