意外的回报 - 列表矩阵？

Question

我有一个函数，它应该从数据帧更新一些值。该函数获取要更改的数据的rowindex，数据帧以及变量。对于要更改的所有索引，将通过sapply调用此函数。我希望矩阵作为sapply的返回，我希望能够通过索引来改变我的基础数据帧。不幸的是，我无法提供真实的数据，但以下的虚拟数据复制了这个问题。我不明白为什么它不起作用。也许原因是，sapply返回的矩阵不是整数的“正常”矩阵，而是某种列表矩阵？

假非数据帧：

data_test = data.frame(matrix(1:100, 10, 10))
names(data_test) = paste0("Var", 1:10)

# Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10
# 1     1   11   21   31   41   51   61   71   81    91
# 2     2   12   22   32   42   52   62   72   82    92
# 3     3   13   23   33   43   53   63   73   83    93
# 4     4   14   24   34   44   54   64   74   84    94
# 5     5   15   25   35   45   55   65   75   85    95
# 6     6   16   26   36   46   56   66   76   86    96
# 7     7   17   27   37   47   57   67   77   87    97
# 8     8   18   28   38   48   58   68   78   88    98
# 9     9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
# 10   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100

“normal”矩阵用索引替换data_test的某些值：

data_replace = matrix(1:16, 4,4)

# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    5    9   13
# [2,]    2    6   10   14
# [3,]    3    7   11   15
# [4,]    4    8   12   16

这很好用：

data_test[c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6")][4:7,] = data_replace

# Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10
# 1     1   11   21   31   41   51   61   71   81    91
# 2     2   12   22   32   42   52   62   72   82    92
# 3     3   13   23   33   43   53   63   73   83    93
# 4     4   14    1    5    9   13   64   74   84    94
# 5     5   15    2    6   10   14   65   75   85    95
# 6     6   16    3    7   11   15   66   76   86    96
# 7     7   17    4    8   12   16   67   77   87    97
# 8     8   18   28   38   48   58   68   78   88    98
# 9     9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
# 10   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100

由sapply调用的虚拟函数：

# just a test-function to be called by sapply. It multiplies all the temp_vars from temp_data in rows temp_index by 2
function_test = function(temp_index, temp_data = data_test, temp_vars = c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6"))
{
  return(temp_data[temp_vars][temp_index,] * 2)
}

在某些行索引上使用sapply进行函数调用

#function call 
temp_results = t(sapply(4:7, function_test))
data_test[c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6")][4:7,]

# Var3 Var4 Var5 Var6
# 4    1    5    9   13
# 5    2    6   10   14
# 6    3    7   11   15
# 7    4    8   12   16

不幸的是，尝试使用索引替换某些data_test值（就像之前一样）在这里不起作用。它给了我以下错误：

data_test[c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6")][4:7,] = temp_results

# Warning message:
# In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, 4:7, , value = list(Var3 = c(21, 22,  :
#   provided 16 variables to replace 4 variables

有关使用数据的一些信息。它们应该都是相同的大小。

dim(data_test[c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6")][4:7,])
# 4 4
dim(temp_results)
# 4 4
dim(data_replace)
# 4 4

class(temp_results)
# matrix
class(data_replace)
# matrix

这对我来说很奇怪。我不明白这意味着什么。

apply(temp_results, 2, class)
# Var3   Var4   Var5   Var6 
# "list" "list" "list" "list" 
apply(data_replace, 2, class)
# "integer" "integer" "integer" "integer"

我可以通过使用temp_results = lapply而不是temp_results = sapply来解决这个问题，然后使用matrix(unlist(temp_results), 4, byrow = T)函数，但我仍然想了解这里发生了什么以及sapply的回归。

任何输入都会很棒！提前致谢

Answer 1

使您的函数将值作为矩阵返回：

function_test <- function(temp_index, temp_data = data_test, temp_vars = c("Var3", "Var4", "Var5", "Var6"))
{
  return(as.matrix(temp_data[temp_vars][temp_index,] * 2))
}

它应该按照你的意愿工作。