應用函數返回NULL

我想在數據框中找到我的數字列的偏度。在下面的代碼中使用的應用函數返回NULL。但是，當我直接將函數用於任何列時，它將返回值。應用函數返回NULL

library(mlbench) 
data(Glass) 
funNum= function(x){ 
    if(is.numeric(x)){return(skewness(x)) 
    } 
} 

funNum(Glass$Na) 
# [1] 0.4478343 

apply(Glass,2,funNum) 
# NULL

請在上面的代碼中提示出了什麼問題。提前致謝！

來源

2016-07-06 Apoorv

'apply（a，2，is.numeric）'給你什麼？ – Carl

'apply（a，2，is.numeric） RI Na Mg Mg Al Ca K Ba Ba Fe 假假假假假假假假假＃ – Apoorv

請提供一個[最小]（http://stackoverflow.com/help/mcve）和[reproducible]（例如http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。在瀏覽其中至少一個鏈接後，請提供樣本數據和使用的代碼（例如'skewness'）。請編輯您的問題，而不是添加評論，謝謝！ – r2evans

是的，我在評論中的猜測是正確的：你有因素！

sapply(Glass, class) 
#  RI  Na  Mg  Al  Si   K  Ca  Ba 
# "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" 
#  Fe  Type 
# "numeric" "factor"

當您使用apply()，它會先強制Glass成矩陣。像矢量一樣，矩陣只能保存一種類型的數據。現在，你的數據框既有數字又有因子，結果矩陣只是字符。 skewness()在這種情況下無能爲力，因爲沒有列是數字的（所以你得到了NULL）。

如果您使用sapply()或lapply()，情況就不同了。這些功能旨在與列表/數據框一起工作。您將獲得所有數字列的有效結果。

是否使用sapply()或lapply()取決於你想要什麼。 sapply()只要可能就返回一個向量/矩陣，而lapply()返回一個列表（默認情況下）。我估計skewness()只返回一個標量結果，所以推薦使用sapply()，通過它你最終得到一個向量。如果你想要一個數據幀，可以使用as.data.frame(lapply(Glass, skewness))。

來源

2016-07-06 17:43:05

他也可以'apply（a [，1：9]，2，funNum）'，通過省略「因素」列轉換。 – r2evans

明白了！非常感謝:) – Apoorv

同意。不幸的是，兩者都返回一個「矩陣」而不是數據幀。 'lapply'可能更適合，因爲它至少更接近'data.frame'或'data.frame'特定的函數，例如'plyr'或'dplyr'提供的函數，但那些函數不是請求。 – r2evans

會發生什麼事是apply要挾到矩陣和數字列轉換爲字符讓你的函數返回NULL

嘗試

sapply(a,funNum)

這種過度的a列將循環，不強迫到矩陣

來源

2016-07-06 17:28:38 Carl

當所有列都是數字類型並返回正確結果時，它不會強制執行。 – Apoorv

這是因爲在你有一個具有所有數字的DF的情況下，它強制使用數字矩陣 – Carl

應用函數返回NULL

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