R lapply在未按预期工作的行中查找最大值

我正在尝试使用Lappy在data.table的行中查找最大日期。我有一些行，行中的所有值都是NA，在本例中，我想返回一个特定的日期。我写了一个函数来实现这一点，但是我没有得到我期望的结果

library(data.table)

my.max = function(x){
  if(all(is.na(x))){
    return(as.Date("9999-12-01")) #we can use this to identify which BPIDs have no end date
  }else{
    return(max(x, na.rm = T))
  }
}

DT = data.table("Date1" = c(as.Date("2015-12-30"),NA, NA), "Date2" = c(as.Date("2013-02-04"), as.Date("2014-01-01"), NA))
DT[ , "Row" := 1:.N]

DT[ , "Max_Date" := lapply(.SD, my.max), by = .(Row), .SDcols = c("Date1", "Date2")]

这是回报

> DT
        Date1      Date2 Row   Max_Date
1: 2015-12-30 2013-02-04   1 2015-12-30
2:       <NA> 2014-01-01   2 9999-12-01
3:       <NA>       <NA>   3 9999-12-01

>DT
日期1日期2行最大日期
1: 2015-12-30 2013-02-04   1 2015-12-30
2:        2014-01-01   2 9999-12-01
3:                 3 9999-12-01

因此，如果所有值都是NA，则它确实有效，但如果其中一个值是NA，则它也会返回9999-12-01。我将打印函数放入my.max以了解发生了什么，它看起来一次只传入一个x值。这就解释了为什么

all（is.na（x））

是真的，但我希望它在行中传递两个日期的向量。否则，它如何知道取最大值

如何更改函数，使其仅在其他两个日期均为NA时返回9999-12-01？

请尝试以下方法：

library(data.table)

my.max <- function(x){
    if(all(is.na(x))){
        return("9999-12-01") 
    }else{
        return(max(x, na.rm = T))
    }
}

DT <- data.table("Date1" = c(as.Date("2015-12-30"),NA, NA), "Date2" = c(as.Date("2013-02-04"), as.Date("2014-01-01"), NA))
print(DT)
DT[ , "Max_Date" ] <- apply(DT, 1, my.max)
print(DT)



> DT <- data.table("Date1" = c(as.Date("2015-12-30"),NA, NA), "Date2" = c(as.Date("2013-02-04"), as.Date("2014-01-01"), NA))
> print(DT)
        Date1      Date2
1: 2015-12-30 2013-02-04
2:       <NA> 2014-01-01
3:       <NA>       <NA>
> DT[ , "Max_Date" ] <- apply(DT, 1, my.max)
> print(DT)
        Date1      Date2   Max_Date
1: 2015-12-30 2013-02-04 2015-12-30
2:       <NA> 2014-01-01 2014-01-01
3:       <NA>       <NA> 9999-12-01

库（data.table）
my.max试试这个：

library(data.table)

my.max <- function(x){
    if(all(is.na(x))){
        return("9999-12-01") 
    }else{
        return(max(x, na.rm = T))
    }
}

DT <- data.table("Date1" = c(as.Date("2015-12-30"),NA, NA), "Date2" = c(as.Date("2013-02-04"), as.Date("2014-01-01"), NA))
print(DT)
DT[ , "Max_Date" ] <- apply(DT, 1, my.max)
print(DT)



> DT <- data.table("Date1" = c(as.Date("2015-12-30"),NA, NA), "Date2" = c(as.Date("2013-02-04"), as.Date("2014-01-01"), NA))
> print(DT)
        Date1      Date2
1: 2015-12-30 2013-02-04
2:       <NA> 2014-01-01
3:       <NA>       <NA>
> DT[ , "Max_Date" ] <- apply(DT, 1, my.max)
> print(DT)
        Date1      Date2   Max_Date
1: 2015-12-30 2013-02-04 2015-12-30
2:       <NA> 2014-01-01 2014-01-01
3:       <NA>       <NA> 9999-12-01

库（data.table）
my.max这里有一种方法可以奏效。它将多个语句封装在
{}
中以形成一个代码块：

DT[, "this" := {temp=pmax(Date1, Date2, na.rm=TRUE);
                temp[is.na(temp)] = as.Date("9999-12-01"); temp}]

返回

DT
        Date1      Date2       this
1: 2015-12-30 2013-02-04 2015-12-30
2:       <NA> 2014-01-01 2014-01-01
3:       <NA>       <NA> 9999-12-01

这样，您就不必在每一行中循环，因为每一行可能会非常慢


虽然我不建议按行处理

DT[ , "Row" := 1:.N]
DT[ , "Max_Date" := my.max(unlist(.SD)), by = .(Row), .SDcols = c("Date1", "Date2")]

将为本例生成相同的输出。
这里有一种方法可以工作。它将多个语句封装在
{}
中以形成一个代码块：

DT[, "this" := {temp=pmax(Date1, Date2, na.rm=TRUE);
                temp[is.na(temp)] = as.Date("9999-12-01"); temp}]

返回

DT
        Date1      Date2       this
1: 2015-12-30 2013-02-04 2015-12-30
2:       <NA> 2014-01-01 2014-01-01
3:       <NA>       <NA> 9999-12-01

这样，您就不必在每一行中循环，因为每一行可能会非常慢


虽然我不建议按行处理

DT[ , "Row" := 1:.N]
DT[ , "Max_Date" := my.max(unlist(.SD)), by = .(Row), .SDcols = c("Date1", "Date2")]

将为该示例生成相同的输出。
顺便说一句，我忘了包含DT[，“Row”：=1:.N]，但您可以将其添加回原始帖子中的相同位置，您将得到想要的信息。谢谢您的回复。不过我不想使用apply，因为它首先将其转换为矩阵，所以速度相当慢。顺便说一句，我忘了包括DT[，“Row”：=1:.N]，但您可以将其添加回原始帖子中的相同位置，您将得到想要的信息。谢谢您的回复。不过我不想使用apply，因为它首先将其转换为矩阵，所以速度相当慢。感谢您的回复。如果可能的话，我想我更愿意使用Lappy，因为我以后可能需要在max date中添加更多过滤。你知道有什么方法可以让它发挥作用吗？谢谢你的回复。如果可能的话，我想我更愿意使用Lappy，因为我以后可能需要在max date中添加更多过滤。你知道有什么办法可以让它发挥作用吗？