用R处理一组数据的三种方式

USArrests是R附带的一个数据集，现在我们需要创建一个factor向量urbancat，如果UrbanPop列的某个值在中位数之上，就把urbancat对应位置的值设为1，否则设为0。

这种数据处理任务实在太简单了，一个for循环就能搞定。首先，我们计算一下UrbanPop的中位数：

urbanPop.median <- median(USArrests$UrbanPop)

然后，用rep函数初始化一个等长的urbancat向量：

urbancat <- rep(x = 0, times = length(USArrests$UrbanPop))

接着，用for循环为urbancat设置对应位置的值：

for (i in 1:length(urbancat)) {
  if (USArrests$UrbanPop[i] > urbanPop.median) {
      urbancat[i] <- 1
  }
}

以上代码对于拥有命令式编程背景的同学来说是非常亲切自然的。值的提醒的是，如果urbancat的长度有可能为0，那么使用1:length(urbancat)可能会有非预期结果（你可以试一下），这个时候我们建议把1:length(urbancat)换成seq_along(urbancat)。

对于拥有函数式编程背景的同学，可以使用purrr的map函数：

library(purrr)
urbancat <- map_dbl(USArrests$UrbanPop, function(x) if (x > urbanPop.median) 1 else 0)

map_dbl会在应用你传入的匿名函数之后以double向量的方式返回结果。如果你喜欢用formula，也可以把匿名函数换成formula：

urbancat <- map_dbl(USArrests$UrbanPop, ~ if (.x > urbanPop.median) 1 else 0)

这里的.x表示map_dbl传给你的UrbanPop列的某个值。

在接触R之前，我基本上都会选择FP的做法，但在接触R之后，我被它的向量化运算以及通过逻辑值取子集（logical subsetting）的做法深深吸引：

urbancat[USArrests$UrbanPop > urbanPop.median] <- 1

USArrests$UrbanPop是一个向量，而urbanPop.median是一个值，因为R默认支持向量化运算，所以拿USArrests$UrbanPop和urbanPop.median比较会自动转化成拿USArrests$UrbanPop里的每个值和urbanPop.median，得到一个和USArrests$UrbanPop等长的由逻辑值（T和F）组成的向量（F F T F T ......）。当我们用这个逻辑值向量去索引urbancat时，就会取出逻辑值为T的对应元素，这个时候，结合赋值运算就可以把这些元素都设为1了。

最后，要把urbancat变成factor向量，你可以修改for循环或者map函数，但在R里，你只需把urbancat传给factor函数就行了：

urbancat <- factor(urbancat)

Ruby之父*在他的《*的程序世界》里说过，“在语言学领域里，有一个Sapir-Whirf假说，认为语言可以影响说话者的思想。也就是说，语言的不同，造成了思想的不同。程序员由于使用的编程语言不同，他的思考方法和编写出来的代码都会受到编程语言的很大影响。”而这番话可以很好地概括我此时的感受。