apply、sapply和lapply返回NULL

Question

我有一个矩阵：

mat <- matrix(c(0,0,0,0,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1), ncol = 4 , nrow = 4)

我使用以下函数筛选仅包含正数条目的列，但对于具有负条目的列，我会得到一个NULL。如何从lapply、apply和sapply的输出中抑制NULL？

> lapply(as.data.frame(mat), function(x) { if( all(x >= 0) ){return(x)} })
$V1
[1] 0 0 0 0

$V2
[1] 1 1 1 1

$V3
NULL

$V4
[1] 0 0 0 0

> sapply(as.data.frame(mat), function(x) { if( all(x >= 0) ){return(x)} })
$V1
[1] 0 0 0 0

$V2
[1] 1 1 1 1

$V3
NULL

$V4
[1] 0 0 0 0


> apply(mat, 2, function(x){if (all(x >= 0)){return(x)}})
[[1]]
[1] 0 0 0 0

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

[[3]]
NULL

[[4]]
[1] 0 0 0 0

感谢任何帮助。

- Cauchy

Answer 1

如何？

dd <- as.data.frame(mat)
dd[sapply(dd,function(x) all(x>=0))]

• sapply(...)返回一个逻辑向量（在这种情况下为 TRUE TRUE FALSE TRUE），该向量指示列是否仅包含非负值。
• 当使用数据框（而不是矩阵）时，用逻辑向量进行单括号索引会将数据框视为列表（它本身就是一个列表），并创建一个只包含指定元素的列表。

或者

dd[apply(mat>=0,2,all)]

在这种情况下，我们使用apply(...,2,...)在原始矩阵上生成逻辑索引向量。

或者

mat[,apply(mat>=0,2,all)]

在这种情况下，由于我们要对矩阵进行索引，因此使用“[, logical_vector]”来选择列。

- Ben Bolker

---

谢谢，但是为什么在sapply之前不加逗号也能正常工作呢？ - Cauchy

mat[,colSums(mat>=0)>0] 也。 - thelatemail

Answer 2

另一种选择是在保持列表格式的同时，通过过滤结果并否定空值来实现。

Res <- lapply(as.data.frame(mat), function(x) if(all(x >= 0)) x)
Filter(Negate(is.null), Res)
# $V1
# [1] 0 0 0 0
# 
# $V2
# [1] 1 1 1 1
# 
# $V4
# [1] 0 0 0 0

- David Arenburg

---

可以直接在Filter函数中实现：Filter(function(x) all(x >= 0), as.data.frame(mat))，这样可以避免额外的循环（如果必要，可以在最后使用as.list函数）。请注意，翻译过程中不改变原意，也不提供任何解释或其他信息。 - eddi

@eddi 不错，我没想到。 - David Arenburg