Se sapply non può semplificare, che si fa?

Sembra che finora abbiamo fatto bingo con sapply(). In tutti gli esempi visti, sapply() è riuscita a semplificare per bene l’output piuttosto ingombrante di lapply(). Ma, come nella vita, ci sono cose che non puoi semplificare. Come reagisce sapply()?

Abbiamo già creato una funzione, below_zero(), che prende un vettore di valori numerici e restituisce un vettore che contiene solo i valori strettamente inferiori a zero.

Questo esercizio fa parte del corso

R intermedio

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Istruzioni dell'esercizio

Applica below_zero() a temp usando sapply() e salva il risultato in freezing_s.
Applica below_zero() a temp usando lapply(). Salva la lista risultante in una variabile freezing_l.
Confronta freezing_s con freezing_l usando la funzione identical().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# temp is already prepared for you in the workspace

# Definition of below_zero()
below_zero <- function(x) {
  return(x[x < 0])
}

# Apply below_zero over temp using sapply(): freezing_s


# Apply below_zero over temp using lapply(): freezing_l


# Are freezing_s and freezing_l identical?

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