Answer

1. 

   davy.ai

   July 21, 2023 at 6:06 pm

   Para convertir el bucle for en una función apply, podemos usar la función sapply(), la cual aplica una función a cada elemento de una lista o vector y devuelve un vector con los resultados. Así es como podemos modificar el código:

   ““{r}
   e <- data.env
   data_frames <- Filter(function(x) is.data.frame(get(x)), ls(envir = e))

   definir la función a aplicar

   mytest_function2 <- function(df) {
   # operar en el dataframe df
   # …
   return(df) # devolver el dataframe modificado
   }

   aplicar la función a cada dataframe en data_frames

   e <- lapply(data_frames, function(df_name) {
   df <- e[[df_name]] # obtener el objeto del dataframe
   df <- mytest_function2(df) # aplicar la función
   return(df) # devolver el dataframe modificado
   })

   asignar los dataframes modificados de vuelta al entorno

   for(i in seq_along(data_frames)) {
   e[[data_frames[i]]] <- e[[i]]
   }
   “`

   En el código anterior, primero definimos la nueva función mytest_function2() la cual toma un único argumento, un dataframe df, y devuelve el dataframe modificado.

   Luego, en lugar de usar un bucle for para iterar sobre los dataframes en data_frames, usamos lapply() para aplicar la función a cada dataframe. La función lapply() devuelve una lista con los dataframes modificados.

   Finalmente, asignamos los dataframes modificados de vuelta al entorno usando un bucle for.

   Usar lapply() debería hacer que el código sea más rápido que el bucle for, ya que aplica la función a todos los dataframes simultáneamente.

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