sapply输出异常：无法将矩阵转换为目标DataFrame的技术问询

问题背景 #

我编写了一个返回3列DataFrame的Vasicek函数，单独调用（如Vasicek(1)）时输出格式符合预期：

Vasicek(1)
         Data         DU      Yield
1  2019-01-02 0.06027397 0.06428780
2  2019-01-02 0.16712329 0.06334294
3  2019-01-02 0.33698630 0.06336400
4  2019-01-02 0.69315068 0.06531485
5  2019-01-02 1.03013699 0.06833951
6  2019-01-02 1.38082192 0.07188101
7  2019-01-02 2.06849315 0.07848185
8  2019-01-02 2.75616438 0.08374200
9  2019-01-02 4.13424658 0.09019618
10 2019-01-02 5.51232877 0.09296135

但使用sapply(1:3, Vasicek)调用后，返回对象类型为matrix/array：

class(Vas)
[1] "matrix" "array" 

Vas = sapply(1:3, Vasicek)
Vas
      [,1]      [,2]      [,3]     
Data  Numeric,5 Numeric,5 Numeric,5
DU    Numeric,5 Numeric,5 Numeric,5
Yield Numeric,5 Numeric,5 Numeric,5

该对象的结构如下：

structure(list(structure(c(17898, 17898, 17898, 17898, 17898), class = "Date"), 
    c(1.38082191780822, 4.13424657534247, 0.167123287671233, 
    1.03013698630137, 2.06849315068493), c(0.0718810119824251, 
    0.0901961821101735, 0.0633429401279062, 0.0683395111286434, 
    0.0784818512451727), structure(c(17899, 17899, 17899, 17899, 
    17899), class = "Date"), c(2.06575342465753, 0.164383561643836, 
    0.0575342465753425, 2.75342465753425, 0.334246575342466), 
    c(0.0787273534815518, 0.063925820453163, 0.0641495440691283, 
    0.084047539923232, 0.0639744930251083), structure(c(17900, 
    17900, 17900, 17900, 17900), class = "Date"), c(2.75068493150685, 
    1.37534246575342, 1.02465753424658, 1.71232876712329, 0.161643835616438
    ), c(0.0820164309541394, 0.0726562058606185, 0.0700359442531045, 
    0.075140202621196, 0.0636353259162377)), .Dim = c(3L, 3L), .Dimnames = list(
    c("Data", "DU", "Yield"), NULL))

需要将该matrix/array转换为与单独调用函数一致的3列DataFrame。

解决方案 #

方法1：替换sapply为lapply后合并 #

sapply会自动简化结果结构，改用lapply保留每个调用返回的DataFrame列表，再合并为一个大DataFrame：

# 生成DataFrame列表
vas_list <- lapply(1:3, Vasicek)
# 合并所有DataFrame
result_df <- do.call(rbind, vas_list)

# 或者用dplyr包的bind_rows更直观
library(dplyr)
result_df <- bind_rows(vas_list)

方法2：从已有的matrix/array转换 #

如果已经得到了sapply返回的matrix对象，可以遍历每一列，将Data、DU、Yield向量组合为DataFrame后再合并：

# 遍历matrix的每一列，生成单个DataFrame
vas_dfs <- lapply(1:ncol(Vas), function(i) {
  data.frame(
    Data = Vas["Data", i],
    DU = Vas["DU", i],
    Yield = Vas["Yield", i]
  )
})
# 合并所有DataFrame
result_df <- do.call(rbind, vas_dfs)

方法3：使用purrr包的map_dfr直接生成DataFrame #

purrr包的map_dfr函数可以直接将函数应用到向量上，并自动合并结果为DataFrame：

library(purrr)
result_df <- map_dfr(1:3, Vasicek)

说明 #

sapply之所以会返回matrix/array，是因为它尝试将每个DataFrame拆分为列向量，再将这些向量整理为矩阵结构，导致每个单元格存储的是一个向量而非单个值。而lapply或map_dfr会保留每个调用返回的完整DataFrame，从而可以直接合并为目标格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Osvaldo Assunção