如何在不更改函数的情况下使用R apply

我有一个基本字符date to

POSIXct

函数

charDateToPosixct <- function(chrDate, format, timeZone) {
    as.POSIXct(chrDate, format=format, tz=timeZone)
}

---

charDateToPosixct像这样在
apply
中使用匿名函数

apply(df, 1, function(x) charDateToPosixct(x[1], "%m/%d/%y", x[2]))
#[1] 1587787200 1587704400 1587020400 1593489600

编辑

您可以使用
apply
将得到的数值向量转换为
POSIXct

as.POSIXct(apply(df, 1, function(x) charDateToPosixct(x[1], "%m/%d/%y", x[2])), origin='1970-01-01')
[1] "2020-04-25 05:00:00 CDT" "2020-04-24 06:00:00 CDT" "2020-04-16 08:00:00 CDT" "2020-06-30 05:00:00 CDT"

或者，您可以使用
lappy
获取
POSIXct
对象的列表。然后可以与
do.call
c
或
Reduce
（必须将
用作.character
，因为在创建
数据.frame
时隐式使用了
stringsAsFactors=TRUE
）

或者，如果您有2个向量，您甚至不需要
data.frame

do.call(c, lapply(seq_len(NROW(df)), function(i) {
  charDateToPosixct(as.character(df$date[i]), "%m/%d/%Y", as.character(df$timezone[i]))
}))

do.call(c, lapply(seq_along(chrDate), function(i) {
    charDateToPosixct(chrDate[i], "%m/%d/%Y", timeZone[i])
}))

或者，使用
Reduce

Reduce(c, lapply(seq_along(chrDate), function(i) {
    charDateToPosixct(chrDate[i], "%m/%d/%Y", timeZone[i])
}))

我的时区是CDT，所以上面的任何一个给我

[1] "2012-04-24 23:00:00 CDT" "2012-04-24 00:00:00 CDT" "2012-04-16 02:00:00 CDT" "2012-06-29 23:00:00 CDT"

像这样使用
apply
中的匿名函数

apply(df, 1, function(x) charDateToPosixct(x[1], "%m/%d/%y", x[2]))
#[1] 1587787200 1587704400 1587020400 1593489600

编辑

您可以使用
apply
将得到的数值向量转换为
POSIXct

as.POSIXct(apply(df, 1, function(x) charDateToPosixct(x[1], "%m/%d/%y", x[2])), origin='1970-01-01')
[1] "2020-04-25 05:00:00 CDT" "2020-04-24 06:00:00 CDT" "2020-04-16 08:00:00 CDT" "2020-06-30 05:00:00 CDT"

或者，您可以使用
lappy
获取
POSIXct
对象的列表。然后可以与
do.call
c
或
Reduce
（必须将
用作.character
，因为在创建
数据.frame
时隐式使用了
stringsAsFactors=TRUE
）

或者，如果您有2个向量，您甚至不需要
data.frame

do.call(c, lapply(seq_len(NROW(df)), function(i) {
  charDateToPosixct(as.character(df$date[i]), "%m/%d/%Y", as.character(df$timezone[i]))
}))

do.call(c, lapply(seq_along(chrDate), function(i) {
    charDateToPosixct(chrDate[i], "%m/%d/%Y", timeZone[i])
}))

或者，使用
Reduce

Reduce(c, lapply(seq_along(chrDate), function(i) {
    charDateToPosixct(chrDate[i], "%m/%d/%Y", timeZone[i])
}))

我的时区是CDT，所以上面的任何一个给我

[1] "2012-04-24 23:00:00 CDT" "2012-04-24 00:00:00 CDT" "2012-04-16 02:00:00 CDT" "2012-06-29 23:00:00 CDT"

如果我使用df$date1，这就是
apply
的工作方式。我的结果与你使用你所说的变通方法得到的结果相匹配。问题的第二部分，我说的交替或变通方法是错误的，所以我省略了。抱歉4混淆。从
？在值部分（即告诉函数返回内容的部分）应用
：“在设置维度之前，结果由'as.vector'强制为一种基本向量类型”。所以，这就是为什么你得到一个类为
numeric
的向量，而不是
POSIXct
，我不这么认为，因为你有不同的时区。还有其他隐藏循环的方法，例如，
as.POSIXct（矢量化（“charDateToPosixct”）（chrDate，“%m/%d/%y”，时区），origin='1970-01-01'）
如果我使用df$date1，这就是
应用的方法。我的结果与你使用你所说的变通方法得到的结果相匹配。问题的第二部分，我说的交替或变通方法是错误的，所以我省略了。抱歉4混淆。从
？在值部分（即告诉函数返回内容的部分）应用
：“在设置维度之前，结果由'as.vector'强制为一种基本向量类型”。所以，这就是为什么你得到一个类为
numeric
的向量，而不是
POSIXct
，我不这么认为，因为你有不同的时区。还有其他隐藏循环的方法，例如，
as.POSIXct（矢量化（“charDateToPosixct”）（chrDate，“%m/%d/%y”，时区），origin='1970-01-01'）