对数据帧的每个元素执行ifelse（），但对R中的每个列执行不同的测试

我有一个大数据帧[4000600]，如果元素小于每列最大值的三个数量级，我想将元素转换为0。因此，需要将每个元素与其列的最大值进行比较，如果元素<0.001*$column_max，则应将其转换为0，如果不是，则应保持不变

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我很难让apply（）允许我使用ifelse（）函数。我是否缺少更好的方法或功能？？我对R相当陌生。

使用

lappy

以

replace

调用循环遍历每一列：

dat <- data.frame(a=c(1,2,1001),b=c(3,4,3003))
dat
#     a    b
#1    1    3
#2    2    4
#3 1001 3003

dat[] <- lapply(dat, function(x) replace(x, x < max(x)/10^3, 0) )
dat
#     a    b
#1    0    0
#2    2    4
#3 1001 3003

---

dat使用
lappy
使用
replace
调用在每个列上循环：

dat <- data.frame(a=c(1,2,1001),b=c(3,4,3003))
dat
#     a    b
#1    1    3
#2    2    4
#3 1001 3003

dat[] <- lapply(dat, function(x) replace(x, x < max(x)/10^3, 0) )
dat
#     a    b
#1    0    0
#2    2    4
#3 1001 3003

dat如果使用apply column wise（按列应用），则应使用ifelse：

df <- data.frame(a = c(1:10, 4000), b = c(4:13, 7000))

apply(df, 2, function(x){ifelse(x < 0.001*max(x), 0, x)})

df如果使用apply column wise（按列应用），则应使用ifelse：

df <- data.frame(a = c(1:10, 4000), b = c(4:13, 7000))

apply(df, 2, function(x){ifelse(x < 0.001*max(x), 0, x)})

df我们可以在不使用
ifelse的情况下执行此操作

library(dplyr)
dat %>% 
    mutate_each(funs((.>= 0.001*max(.))*.))
#     a    b
#1    0    0
#2    2    4
#3 1001 3003

数据
dat我们不需要使用
ifelse

library(dplyr)
dat %>% 
    mutate_each(funs((.>= 0.001*max(.))*.))
#     a    b
#1    0    0
#2    2    4
#3 1001 3003

数据
dat如果你想要一个好答案，我建议你发布一段代码。如果你想要一个好答案，我建议发布一段代码。