NULLを返す関数の適用

Question

データフレームの数値列の歪度を求めようとしています。次のコードで使用されるapply関数はNULLを返します。ただし、関数を列のいずれかに直接使用すると、値が返されます。

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 

上記のコードが間違っていることをお勧めします。前もって感謝します！何が起こることはapplyある

Answer 1

をマトリクスに強要することなく、

sapply(a,funNum) 

aの列の上にこの意志ループを試してみてくださいNULLを返しますので、文字に数字の列に変換します

ええ、コメントの私の推測は正しいです：あなたは要因があります！

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

あなたがapply()を使用する場合、それが第1の行列にGlassを強要されます。ベクトルのような行列は、1種類のデータしか保持できません。さて、あなたのデータフレームは数値と因子の両方を持っています。結果の行列は文字のみになります。 skewness()は、この場合は何もしません。列のいずれも数字ではありません（したがって、NULLが得られます）。

sapply()またはlapply()を使用すると、状況が異なります。これらの機能は、リスト/データフレームで機能するように設計されています。すべての数値列に対して有効な結果が得られます。

sapply()またはlapply()を使用するかどうかは、必要なものによって異なります。 sapply()は可能な限りベクトル/行列を返し、lapply()はリストを返します（デフォルト）。私は、skewness()はスカラー結果しか返さないと考えたので、sapply()を使用することをお勧めします。これによってベクトルが完成します。データフレームが必要な場合は、代わりにas.data.frame(lapply(Glass, skewness))を使用してください。

Answer 2

は、マトリックスに強制的に変換し、あなたの関数が