R 自定义整数函数

我正在尝试创建一个函数（

my.func

），该函数可以有条件地将数字/数值向量/矩阵/数据.frame四舍五入到其值

例如：

my.func（1630.123）

将给出1630，而

my.func（0.123）

将返回0.12

我试过：

my.func <- function(x0, ...) {
  unlist(lapply(x0, function(x) {
    if(x >= 100) return(round(x, 0))
    if(x >= 10 & x < 100) return(round(x, 1))
    if(x >= 0.1 & x < 10) return(round(x, 2))
    if(x >= 0.01 & x < 0.1) return(round(x, 3))
    if(x >= 0.001 & x < 0.01) return(round(x, 4))
    if(x >= 0.0001 & x < 0.001) return(round(x, 5))
    if(x >= 0.00001 & x < 0.0001) return(round(x, 6))
    if(x >= 0.000001 & x < 0.00001) return(round(x, 7))
    if(x >= 0.0000001 & x < 0.000001) return(round(x, 8))
    if(x < 0.0000001) return(x)
  }))
}

my.func=100）返回（四舍五入（x，0））
如果（x>=10&x<100）返回（第（x，1）轮）
如果（x>=0.1&x<10）返回（第（x，2）轮）
如果（x>=0.01&x<0.1）返回（第（x，3）轮）
如果（x>=0.001&x<0.01）返回（第（x，4）轮）
如果（x>=0.0001&x<0.001）返回（第（x，5）轮）
如果（x>=0.00001&x<0.0001）返回（第（x，6）轮）
如果（x>=0.000001&x<0.00001）返回（第（x，7）轮）
如果（x>=0.0000001&x<0.000001）返回（第（x，8）轮）
如果（x<0.0000001）返回（x）
}))
}

适用于数字和向量，但不适用于矩阵/data.frame

我可以将

if

和循环放入矩阵/df，但可能还有另一种方法，更快更简单

另一个例子：

---

my.func（c（1.314315125135.1234,0.0124133,00000234））

期望返回1.31125135,0.012,0.0000023

您可能需要将

signif

四舍五入到给定的有效位数

x <- runif(16) * 10^(7*runif(16)-5)
cbind(x, mx = my.func(x), sx = signif(x, 3))

还是有什么特殊的原因需要0以上的额外数字？也就是说，你为什么不想

if(x >= 10 & x < 100) return(round(x, 1))
if(x >= 1 & x < 10) return(round(x, 2))
if(x >= 0.1 & x < 1) return(round(x, ?))   # <----- This line
if(x >= 0.01 & x < 0.1) return(round(x, 3))
if(x >= 0.001 & x < 0.01) return(round(x, 4))

另一个函数可能对

formatC

感兴趣，但是您必须接受非常大或非常小的值的科学符号

formatC(x, digits=3)

---

它不适用于data.frame，因为R不能用不同的数字对不同的行进行取整。因此，必须在变量中选择要应用函数的数字，例如最大值，如下所示：

myfun = function(val) {

  cutvec = 10^(-7:2)
  cutvec = cutvec[!cutvec == 1]
  rounding = 8:0

  find.round = rounding[max(which(val > cutvec))]

  return(find.round)
}

data(mtcars)
digits = myfun(max(mtcars$disp))
round(mtcars$disp, digits)

---

很好的功能

signif

。非常接近我的结果。实际上，此功能的目标只是可视化。我的闪亮应用程序上有一个表格，上面显示了模型的系数。COEF值非常不同，从1e-08到1000+。因此，我试图找到一个函数，它可以将数字转换为更“好”的值，以便于快速更新。但是这个解决方案怎么样？感谢更新中的解决方案，第一个解决方案正是a想要的！很抱歉回答得太晚，需要做很多工作…据我所知，它对所有vector

mtcars$disp

应用相同的位数进行舍入。这是真的吗？是的，如果你在一个数据框中，R不能在不同的行中应用不同的数字（x，数字）。我认为R能够做到，问题是找到正确的方法。我还在不同的来源中寻找解决方案

 [1] "0.000226" "3.8"      "363"      "1380"     "0.0016"   "0.000331"
 [7] "0.000047" "0.20"     "0.047"    "105"      "22"       "0.000013"
[13] "0.000013" "0.054"    "2.6"      "0.31"

formatC(x, digits=3)

 [1] "0.000226" "3.82"     " 363"     "1.38e+03" "0.00163"  "0.000331"
 [7] "4.68e-05" "0.208"    "0.0479"   " 105"     "22.6"     "1.25e-05"
[13] "1.25e-05" "0.0542"   "2.69"     "0.311"

myfun = function(val) {

  cutvec = 10^(-7:2)
  cutvec = cutvec[!cutvec == 1]
  rounding = 8:0

  find.round = rounding[max(which(val > cutvec))]

  return(find.round)
}

data(mtcars)
digits = myfun(max(mtcars$disp))
round(mtcars$disp, digits)