如何将纪元分成年、月等

Question

我有一个包含许多时间列的数据框。我想为年、月、日等的每个时间添加列。

这是我目前的情况：

library(dplyr)
library(lubridate)

times <- c(133456789, 143456789, 144456789 ) 
train2 <- data.frame(sent_time = times, open_time = times)

time_col_names <- c("sent_time", "open_time")
dt_part_names <- c("year", "month", "hour", "wday", "day")

train3 <- as.data.frame(train2)

dummy <- lapply(time_col_names, function(col_name) { 
  pct_times <- as.POSIXct(train3[,col_name], origin = "1970-01-01", tz = "GMT")
  lapply(dt_part_names, function(part_name) {
    part_col_name <- paste(col_name, part_name, sep = "_")
    train3[, part_col_name] <- rep(NA, nrow(train3))
    train3[, part_col_name] <- factor(get(part_name)(pct_times))
  })
})

一切似乎都正常，除了从未创建或分配的列。确实提取了组件，并且分配成功且没有错误，但是 train3 没有任何新列。

当我在嵌套的 lapply 上下文之外调用它时，我已经检查过它是否有效：

train3[, "x"] <- rep(NA, nrow(train3))

在这种情况下，确实创建了列 x。

Answer 1

人们通常认为，与 for 循环相比，apply 系列在性能方面具有优势。但是 for 循环与 *apply() 系列循环之间最重要的区别是后者 设计为没有副作用 。

没有副作用有利于开发干净、结构良好且简洁的代码。如果希望有副作用，就会出现问题，这通常是代码设计有缺陷的症状。

这里有一个简单的例子来说明这一点:

myvector <- 10:1
sapply(myvector,prod,2)
# [1] 20 18 16 14 12 10  8  6  4  2

看起来是对的，对吧？ sapply() 循环似乎将 myvec 的条目乘以二（当然，这个结果本来可以更容易地实现，但这只是讨论 *apply() 功能的一个简单示例） .

然而，经过检查，我们发现这个操作根本没有改变myvector：

> myvector
# [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1

那是因为sapply()没有副作用修改myvector。在此示例中，sapply() 循环等效于命令 print(myvector*2)，而不是 myvector <- myvector * 2。 *apply() 循环 return 一个对象，但它们不会修改原始对象。

如果真的想改变循环内的对象，超赋值运算符<<-是必要的，以修改循环范围外的对象。几乎不应该这样做，在这种情况下，事情变得非常难看。例如，下面的循环确实改变了我的 myvector:

sapply(seq_along(myvector), function(x) myvector[x] <<- myvector[x]*2)
> myvector
# [1] 20 18 16 14 12 10  8  6  4  2

R 中的编码不应该是这样的。请注意，在这种更复杂的情况下，如果使用普通赋值运算符 <- 而不是 <<-，则 myvector 保持不变。正确的做法是给*apply编辑的对象赋值return，而不是在循环内修改它。

在 OP 描述的特定情况下，如果循环中的命令正确，变量 dummy 可能包含所需的输出。但是不能期望对象 train3 在循环内被修改。为此，<<- 运算符是必要的。

fortunes::fortune(212)中提到的一句话可能总结了问题：

Basically R is reluctant to let you shoot yourself in the foot unless you are really determined to do so. -- Bill Venables

如何将纪元分成年、月等

How to split epochs into year, month, etc

r

lapply

lubridate

dplyr