Блог

Главная - Вопросы по программированию - Различия в применении «идентичной» функции с использованием lapply и apply

Различия в применении «идентичной» функции с использованием lapply и apply

#r #apply #lapply

#r #применить #lapply

Вопрос:

Использование lapply и apply функций для проверки идентичных значений дает противоречивые результаты.

Я делаю следующее:

 test <- read.table(text="
V6  V7  V8
1 109 109 109
2 199 199 199
3 198 198 198
4 199 199 199
5 198 198 198
6 199 199 199", header=T)
  
 for (i in 1:nrow(test)){
  print(identical(test[1, 1],
          test[1, 2],
          test[1, 3]))
}
# [1] TRUE
# [1] TRUE
# [1] TRUE
# [1] TRUE
# [1] TRUE
# [1] TRUE
  
 do.call("rbind", lapply(1:nrow(test),
                        function(x){
                            identical(test[x, 1],
                                      test[x, 2],
                                      test[x, 3])
                        }))
#      [,1]
# [1,] TRUE
# [2,] TRUE
# [3,] TRUE
# [4,] TRUE
# [5,] TRUE
# [6,] TRUE
  
 apply(test, 1, function(x){
    identical(x[1], x[2], x[3])
})
#     1     2     3     4     5     6 
# FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

Я действительно не понимаю этого несоответствия.

Комментарии:

1. Если бы вы использовали identical(x[[1]], x[[2]], x[[3]]) со своим apply() , вы бы получили TRUE

Ответ №1:

Это связано с именами столбцов ваших данных. Рассмотрим этот пример:

 a <- t(matrix(c(1, 1, 1, 2, 2, 2), 3, 2))
apply(a, 1, function(x) identical(x[1], x[2], x[3]))
[1] TRUE TRUE
colnames(a) <- letters[1:3]
apply(a, 1, function(x) identical(x[1], x[2], x[3]))
[1] FALSE FALSE

Комментарии:

1. Другой способ подумать об этом заключается в том, что такие вещи, как test[1,1] , являются неназванными векторами одной длины. При использовании apply объекты x[1] и т.д. Сохраняют имена столбцов, каждое из которых отличается.

2. и использование x[[1]] , похоже, приведет к удалению имени столбца.