为什么当我尝试使用ifelse而不是if…else来改革代码时，我得到了不同的答案。。。在R

我尝试将data.frame中的一些列从整数转换为数字。这段代码运行良好

test.data[] <- lapply(test.data, function(x) if(is.integer(x)) as.numeric(x) else x)

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test.data[]
ifelse
在所有情况下返回与第一个参数长度相同的结果。因此，它将返回示例中
x
的第一个元素。if else基于单个逻辑值（长度为1的向量或较长向量的第一个元素，带有警告）返回两个值中的一个

>x ifelse（是.integer（x），as.numeric（x），x）
[1] 1
>y如果其他（是.integer（y），作为.numeric（y），y）
[1] 1
>如果（真）{1:10}否则{11:20}
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
>if（FALSE）{1:10}else{11:20}
[1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

在您的情况下，if else是正确的操作，正如
is。integer
作用于向量并返回长度为1的逻辑值。
帮助文件将告诉您不同之处。此问题的标题不同，但解释正是您想要的
test.data[] <- lapply(test.data, function(x) ifelse(is.integer(x), as.numeric(x), x))

> x <- c(1L, 2L, 3L)
> ifelse(is.integer(x), as.numeric(x), x)
[1] 1
> y <- c(1,2,3)
> ifelse(is.integer(y), as.numeric(y), y)
[1] 1

> if (TRUE) {1:10} else {11:20}
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> if (FALSE) {1:10} else {11:20}
[1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20