<\/p>\n
Spesso potresti voler utilizzare la funzione apply()<\/strong> per applicare una funzione a colonne specifiche in un frame di dati in R.<\/span><\/span><\/p>\n Tuttavia, la funzione apply()<\/strong> forza tutte le colonne in un frame di dati ad avere lo stesso tipo di oggetto prima di applicare una funzione, il che a volte pu\u00f2 avere conseguenze indesiderate.<\/span><\/p>\n Una scelta migliore \u00e8 la funzione lapply()<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n Questo particolare esempio applica la funzione my_function<\/strong> solo a col1<\/strong> e col2<\/strong> nel frame di dati.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di definire la seguente funzione che moltiplica i valori per 2 e poi aggiunge 1:<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente funzione lapply()<\/strong> per applicare questa funzione solo alle colonne di punti<\/strong> e rimbalzi<\/strong> nel frame di dati:<\/span><\/p>\n Dal risultato, possiamo vedere che moltiplichiamo ogni valore nelle colonne dei punti<\/strong> e dei rimbalzi<\/strong> per 2 e poi aggiungiamo 1.<\/span><\/p>\n Si noti inoltre che le colonne relative alle squadre<\/strong> e agli assist<\/strong> sono rimaste invariate.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Una guida per apply(), lapply(), sapply() e tapply() in R<\/a> Spesso potresti voler utilizzare la funzione apply() per applicare una funzione a colonne specifiche in un frame di dati in R. Tuttavia, la funzione apply() forza tutte le colonne in un frame di dati ad avere lo stesso tipo di oggetto prima di applicare una funzione, il che a volte pu\u00f2 avere conseguenze indesiderate. Una […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> ')] <- lapply(df[c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> ')], my_function)\n<\/strong><\/pre>\n Esempio: applicare una funzione a colonne specifiche nel frame di dati<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(19, 22, 15, NA, 14, 25, 25, 25),\n rebounds=c(10, 6, 3, 7, 11, 13, 9, 12),\n assists=c(4, 4, 3, 6, 7, 5, 10, 8))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points rebound assists\n1 A 19 10 4\n2 A 22 6 4\n3 to 15 3 3\n4 A NA 7 6\n5 B 14 11 7\n6 B 25 13 5\n7 B 25 9 10\n8 B 25 12 8<\/strong><\/pre>\n #define function\nmy_function <- function<\/span> (x) x*2 + 1<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #apply function to specific columns\n<\/span>df[c(' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ')] <- lapply(df[c(' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ')], my_function)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team points rebound assists\n1 A 39 21 4\n2 A 45 13 4\n3 A 31 7 3\n4 A NA 15 6\n5 B 29 23 7\n6 B 51 27 5\n7 B 51 19 10\n8 B 51 25 8\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come utilizzare la funzione di trasformazione in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"