R：在应用程序中使用sapply时获得NA

在timeseries对象上运行下面的代码时，我得到了NAs。实际上，我正试图通过扩展窗口对每列数据应用upDownCapture。我通过使用sapply和seq_实现了这一点

apply(data[,1:5],2, function(x) unlist(sapply(seq_along(x), function(i) upDownCapture(x[i:length(x)],idx[i:length(x)],12,'b'))))

在哪里

我无法理解应用于sapply for updowncapture功能会丢失哪些信息。我在数据上运行了sapply和upDownCapture，它们似乎工作得很好

数据集看起来像

 head(Data[,1])
                                                              A
1997-01-31                                                      -0.0002
1997-02-28                                                      -0.0428
1997-03-31                                                       0.0827
1997-04-30                                                       NA
1997-05-31                                                       0.0351
1997-06-30                                                       0.0749

head(idx)
                Russell 1000
1997-01-31      0.00384
1997-02-28     -0.04504
1997-03-31      0.05411
1997-04-30      0.06404
1997-05-31      0.04144
1997-06-30      0.08183

---

谢谢你的帮助

您能否提供示例数据以使其可复制？您的

apply

将data.frame（或矩阵）的列传递给您的匿名

函数（x）

，该函数传递给sapply，sapply将输入转换为

1:length（该列）

，然后传递给您的匿名

函数（i）

。在这一步中，您（可能是无意中）滥用了R的作用域规则，试图从x中子集一些元素，而这些元素从未传递给匿名函数。x在您的全球环境中的某个位置。此外，对于每个应用迭代，传递给

upDownCapture

的所有x和y都是相同的。什么是x？如果可以，请将dput（头（x））粘贴到这里。@Vlo-请查看结构（c（-2e-04，-0.0428,0.0827,0.0468,0.0351,0.0749），class=c（“xts”，“zoo”），.indexCLASS=“Date”、.indexTZ=“UTC”，tclass=“Date”，tzone=“UTC”，index=structure（c（854668800，857088000，859766400，862358400，865036800，867628800），tzone=“UTC”，tlass=“Date”），.Dim=c（6L，1L），.Dimnames=列表（空，“A”））数据中有一些NAs，因此每次迭代都不相同。@JasonAizkalns-添加了示例数据，感谢我将

i

误读为

1

。您的

x和
y`在每次迭代中都不同。您确定
（dim（数据集）[1]>=minLen）
条件在每次运行期间都会满足？x和
数据之间的关系是什么？
数据中的数值似乎一点都不重要。您能否提供示例数据以使其可复制？您的
应用
传递data.frame（或矩阵）的列到您的匿名
函数（x）
，该函数被传递到sapply，sapply将输入转换为
1:length（该列）
，然后传递到您的匿名
函数（i）
。在这一步中，您（可能是无意中）滥用R的作用域规则，试图将x中的某些元素子集，而这些元素从未传递给匿名函数。x位于全局环境中的某个位置。此外，传递给
upDownCapture
的所有x和y在每次应用迭代中都是相同的。什么是x？如果可以，请在此处粘贴dput（头（x））。@Vlo-请参阅结构（c（-2e-04，-0.0428,0.0827,0.0468,0.0351,0.0749），class=c（“xts”，“zoo”），.indexCLASS=“Date”，.indexTZ=“UTC”，tclass=“Date”，tzone=“UTC”，tclass=“Date”，tzone=“UTC”，index=structure（c（854668800，857088000，859766400，862358400，865036800，867628800），tzone=“UTC”，tclass=“Date”），.Dim=c（6L，1L），.Dimnames=list（NULL，“A”））数据中有一些NAs，因此每次迭代都不相同。@JasonAizkalns-添加了示例数据，感谢我将
i
误读为
1
。您的
x和
y`在每次迭代中都不同。您确定
（dim（数据集）[1]>=minLen）
条件在每次运行期间都得到满足？x和
数据
之间的关系是什么。看来
数据
中的数值一点都不重要。
as.zoo(apply(excessReturns,2, function(x) {sapply(seq_along(x), function(i) sd(x[i:length(x)],na.rm = TRUE))}),order.by = index(data)) 

 head(Data[,1])
                                                              A
1997-01-31                                                      -0.0002
1997-02-28                                                      -0.0428
1997-03-31                                                       0.0827
1997-04-30                                                       NA
1997-05-31                                                       0.0351
1997-06-30                                                       0.0749

head(idx)
                Russell 1000
1997-01-31      0.00384
1997-02-28     -0.04504
1997-03-31      0.05411
1997-04-30      0.06404
1997-05-31      0.04144
1997-06-30      0.08183