如何在R的apply函数内直接选择数值型列，无需额外步骤？

当然可以不用额外的select_if步骤，直接在apply的参数里完成数值列筛选，以下是具体实现：

方法1：结合sapply在apply内筛选列 #

直接在apply的第一个参数中，通过sapply判断每列是否为数值型，以此筛选目标列：

pacman::p_load(tidyverse)
palmerpenguins::penguins %>% drop_na() %>% 
  {apply(.[sapply(., is.numeric)], 2, \(x) mean(x, na.rm = T))}

输出结果和你原来的代码完全一致：

bill_length_mm     bill_depth_mm flipper_length_mm       body_mass_g 
         43.99279          17.16486         200.96697        4207.05706 
             year 
       2008.04204

代码解释 #

• {} 用于保留管道运算符%>%的上下文，让.能正确指代前一步的数据框
• sapply(., is.numeric) 对数据框的每一列判断是否为数值型，返回一个逻辑向量
• .[sapply(., is.numeric)] 用上述逻辑向量筛选出数据框中的数值型列，再传入apply进行计算

替代方案（tidyverse风格） #

如果更习惯tidyverse的语法，也可以用summarize结合across实现相同效果，无需使用apply：

palmerpenguins::penguins %>% drop_na() %>% 
  summarize(across(where(is.numeric), mean, na.rm = T))

输出为数据框格式：

bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g  year
1       43.99279      17.16486         200.96697    4207.057 2008.042

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ramakrishna S