R 彼此内部的lappy函数无法按预期工作

我有两个列表，我必须对这些列表中的函数使用

和
if
条件。然后我决定使用
lappy
函数。我使用了
lappy
函数，但我的代码变得非常困难，无法工作。如何使代码以简单的方式工作。有没有一种好方法可以避免使用许多
lappy
函数

我的代码的想法：

首先，我有一些清单
这些列表不需要全部相同的长度，甚至不需要全部
>0
所以，我的代码检查每个列表。是否为
>0

如果是
>0
，则：

检查第二个列表的值

如果值等于特定值，则该值将更改为新值
最后的步骤必须适用于我拥有的所有列表

这是我的密码：

函数给了我
NULL

nx <- list(1, 1) ## if my list  > 0 then check it
x.t <- list(c(2, 3, 4, 4), c(2, 4, 5, 6))  #the list to apply if statement on it. 

lapply(nx, function(x) if (x > 0) {
  do.t <-  lapply(x.t, function(x) { which(x %in% c(2, 7:10))})
  ##check the values of my list.

  lapply(nx, function(x){

  lapply(1:length(x), function(i){  for (j in 1:x[[i]]){ ## here I would like j from 1 to length of x where x is a list of two elements.

      if (x.t[[i]][do.t[[j]]] == 2) ## here I want to have a condition says that, if the element of each list is equal 2 then this element will have the value 2.5.
        x.t[[i]] <- 2.5
    }})})})

我的函数非常复杂，因此我提供的示例与我的原始函数非常相似
 作为一个通用函数，也许最好将代码分成几个部分，每个部分只做一件事。

请注意，
lappy
将整个向量、列表的元素
x.t
传递给函数。然后，
complex
循环遍历向量的元素，一次处理一个元素

complicated <- function(x){
    for(i in seq_along(x)){
        if(x[i] > 0){
            if(x[i] == 2)
                x[i] <- 2.5
        }
    }
    x
}

x.t.2 <- lapply(x.t, function(x){
    x <- complicated(x)
    x
})

x.t.2
#[[1]]
#[1] 2.5 3.0 4.0 4.0
#
#[[2]]
#[1] 2.5 4.0 5.0 6.0

0）{
如果（x[i]==2）
x[i]您正在使用
i
，但没有为其指定任何值。是的，但如何解决此问题。我使用了另一个
lappy
，但不起作用。我不清楚您要做什么。我只想看看我的列表是否为
>0
，然后基于此应用条件。是否要更改相等的值到2到2.5？非常感谢您的帮助。但是，我必须像我一样使用
for
和'if'。这是因为我的函数包含许多列表，并且值各不相同。也就是说，
x.t[[I]]@F.family好的，我将编辑答案以给出一个更复杂的示例。非常感谢。我真的非常感谢您的帮助。我可以将其作为一个函数来完成吗？因为我有一个包装函数，我需要从这些函数中调用值。这将非常复杂。@F.family是的，我相信您可以。调用函数是可能的，甚至是自然的从函数内部。这称为结构化编程：）
[[1]]
[[1]][[1]]
[[1]][[1]][[1]]
NULL


[[1]][[2]]
[[1]][[2]][[1]]
NULL



[[2]]
[[2]][[1]]
[[2]][[1]][[1]]
NULL


[[2]][[2]]
[[2]][[2]][[1]]
NULL

complicated <- function(x){
    for(i in seq_along(x)){
        if(x[i] > 0){
            if(x[i] == 2)
                x[i] <- 2.5
        }
    }
    x
}

x.t.2 <- lapply(x.t, function(x){
    x <- complicated(x)
    x
})

x.t.2
#[[1]]
#[1] 2.5 3.0 4.0 4.0
#
#[[2]]
#[1] 2.5 4.0 5.0 6.0