O sapply não pode simplificar, e agora?

Parece que tiramos a sorte grande com sapply(). Em todos os exemplos até agora, sapply() foi capaz de simplificar muito bem a saída bastante volumosa do lapply(). Mas, assim como na vida, há coisas que você não pode simplificar. Como o sapply() reage?

Já criamos uma função, below_zero(), que recebe um vetor de valores numéricos e retorna um vetor que contém apenas os valores estritamente abaixo de zero.

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Instruções do exercício

Aplique below_zero() sobre temp usando sapply() e armazene o resultado em freezing_s.
Aplique below_zero() em temp usando lapply(). Salve a lista resultante em uma variável freezing_l.
Compare freezing_s com freezing_l usando a função identical().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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