我有一个包含两列的数据框Q10_headache_tibble：
structure(list(df_questionaire.headaches = c(0L, 2L, 2L, 2L,
0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, NA, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L,
0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L,
0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L,
0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 2L,
2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L,
0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 0L, 0L,
0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L,
2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L,
0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L), df_questionaire.headaches_covid = c(0L,
0L, 2L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, NA, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L,
2L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L,
0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L,
0L, 0L, 774L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 774L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L,
0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L,
2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L,
2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 774L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
2L, 0L, 2L, 774L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 774L, 0L, 0L,
774L)), row.names = c(NA, -175L), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"))
我创建了一个函数，该函数应基于应按行应用于数据帧的嵌套条件，返回与nrow（df_headache_tibble）相同长度的字符向量（Q10_incidence）。Q10_incidence [i]应该是将该函数应用于df_headache_tibble [i，1]和df_headache_tibble [i，2]的结果，我打算为此使用mapply。
incidence_headaches<-function(x,y){
if (is.na(x)|is.na(y)){
output<-NA
}
else if (x==2){
if (y==2){
output<-'previous_headache_maintained'
}else if(y==0){
output<-'previous_headache_ceased'
}
}else if(x %in% c(0,774,775,776)){
if (y==2){
output<-'new_onset_headache'
}else if (y %in% c(0, 774, 775, 776)){
output<-'no_headache'
}
}
}
Q10_incidence<-mapply(incidence_headaches, Q10_headache_tibble[,1], Q10_headache_tibble[,2])
当我打电话
mapply(incidence_headaches, Q10_headache_tibble[,1], Q10_headache_tibble[,2])
在几个警告中，我得到了可怕的“条件的长度> 1，并且仅将使用第一个元素”。我该如何处理？尽管我发现了几个关于相同“条件有长度（...）”警告的问题，但我仍然觉得这个话题很混乱。欢迎进行“假人”演练。
它似乎与向量化有关，可以通过用嵌套的ifelse（）结构代替该函数来解决，这可能会很混乱。
在很多情况下，我可能需要使用类似的功能，但不确定最好的解决方法是什么。
1）就我个人而言，我尝试仅使用其许多命令中的一小部分来尽可能多地执行R。也许一个简单apply的方法可以更轻松地进行管理。apply与MARGIN = 1将给data.frame的每一行赋予一个函数。因此，我对您的功能进行了一些细微的更改（仅对前三行感兴趣，其余为复制和粘贴）：
incidence_headaches<-function(row){
x <- row[1]
y <- row[2]
if (is.na(x)|is.na(y)){
output<-NA
}
else if (x==2){
if (y==2){
output<-'previous_headache_maintained'
}else if(y==0){
output<-'previous_headache_ceased'
}
}else if(x %in% c(0,774,775,776)){
if (y==2){
output<-'new_onset_headache'
}else if (y %in% c(0, 774, 775, 776)){
output<-'no_headache'
}
}
}
然后，您可以使用以下简单方法apply：
apply(df_headache_tibble, MARGIN = 1, incidence_headaches)
要获得这样的东西：
> apply(df_headache_tibble, MARGIN = 1, incidence_headaches)
[1] "no_headache" "previous_headache_ceased" "previous_headache_maintained"
[4] "previous_headache_maintained" "new_onset_headache" "no_headache"
[7] "no_headache" "no_headache" "previous_headache_ceased"
[10] "new_onset_headache" "previous_headache_ceased" "previous_headache_maintained"
[13] "no_headache" "previous_headache_ceased" "no_headache"
...
2） mapply显然是一个完美的工作功能，没有理由不使用它。您的问题是：小动作是data.frames，但它们的行为不像data.frames。这很好用：
mapply(incidence_headaches,
as.data.frame(df_headache_tibble)[,1],
as.data.frame(df_headache_tibble)[,2])
当您只对data.frame中的一行进行子集处理时，它将为您提供矢量；当您只对某个小标题进行子集处理时，将为您提供一个小标题。与发明R data.frame的人相比，Hadley对事物应如何运作有不同的看法。有一些解决方法，例如
mapply(incidence_headaches,
df_headache_tibble[,1, drop = TRUE],
df_headache_tibble[,2, drop = TRUE])
请在此处阅读详细信息，但通常要始终注意，尽管小标题是data.frames，但它们的行为并不完全像data.frames：https：//tibble.tidyverse.org/reference/subsetting.html
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