R: funzione lapply - saltare il loop della funzione corrente

Question

Sto usando una funzione lapply su un elenco di file multipli. C'è un modo in cui posso saltare la funzione sul file corrente senza restituire nulla e saltare al prossimo file nella lista dei file?

Per essere precisi, ho un'istruzione if che controlla una condizione e vorrei passare al file successivo se l'istruzione restituisce FALSE.

Answer 1

lapply sarà sempre restituire un elenco della stessa lunghezza dello X fornito. È possibile semplicemente impostare gli elementi su qualcosa che è possibile filtrare in seguito.

Per esempio, se si ha la funzione di parsefile

parsefile <-function(x) { 
    if(x>=0) { 
    x 
    } else { 
    NULL 
    } 
} 

e si esegue su un vettore runif(10,-5,5)

result<-lapply(runif(10,-5,5), parsefiles) 

poi avrete la vostra lista piena di risposte e NULL s

È possibile impostare il sotto NULL facendo ...

result[!vapply(result, is.null, logical(1))] 

Answer 2

È possibile definire una funzione personalizzata da utilizzare nella chiamata a lapply(). Ecco alcuni esempi di codice che itera su un elenco di file ed elabora un file solo se il nome non contiene il numero 3 (un po 'forzato, ma si spera che questo diventa il punto attraverso):

files <- as.list(c("file1.txt", "file2.txt", "file3.txt")) 

fun <- function(x) { 
    test <- grep("3", x)      // check for files with "3" in their name 
    if (length(test) == 0) {     // replace with your statement here 
     // process the file here 
    } 
    // otherwise do not process the file 
} 

result <- lapply(files, function(x) fun(x)) // call lapply with custom function 

Answer 3

Come già risposto dagli altri, non penso che sia possibile procedere alla successiva iterazione senza restituire qualcosa utilizzando la famiglia di funzioni *apply.

In questi casi, utilizzo il metodo di Dean MacGregor, con una piccola modifica: io uso NA anziché NULL, il che rende più semplice il filtraggio dei risultati.

files <- list("file1.txt", "file2.txt", "file3.txt") 

parse_file <- function(file) { 
    if(file.exists(file)) { 
    readLines(file) 
    } else { 
    NA 
    } 
} 

results <- lapply(files, parse_file) 
results <- results[!is.na(results)] 

Un rapido punto di riferimento

res_na <- list("a", NA, "c") 
res_null <- list("a", NULL, "c") 
microbenchmark::microbenchmark(
    na = res_na[!is.na(res_na)], 
    null = res_null[!vapply(res_null, is.null, logical(1))] 
) 

illustra che la soluzione NA è un po 'più veloce rispetto alla soluzione che utilizza NULL:

Unit: nanoseconds 
expr min lq mean median uq max neval 
    na 0 1 410.78 446 447 5355 100 
null 3123 3570 5283.72 3570 4017 75861 100