очень даже устраивает, он быстрый и гибкий, но вдруг можно еще лучше

Apply однопоточный

вернет - да, но никто не мешает обработать то что не надо возвращать

не знал, если честно

понял, спасибо

вообще, в принципе, ведь не все же можно через apply  и прочее выполнить, так ведь

Конкретно, apply - не очень хорошая довольно медленная функция. Если уж так хочется без цикла, то лучше через lapply или vapply

ну я имел в виду семейство этих функций, sapply, lapply, mapply

Можно все, где результат очередной итерации не зависит от предыдущей

Итерировать по нескольким переменным проще с purrr::pmap

Конкретно с lapply будет примерно так выглядеть df[, my_cols] = lapply(df[, my_cols, drop = FALSE, my_fun)    my_fun добавляет уровни. Но я бы все равно цикл использовал:)

Опечатка - ] забыл после FALSe

как вариант, посмотреть семейство функций map из purrr, там можно возвращать df, вектора, списки

а, про purrr уже написали

да вот что-то у меня так не получилось, попробую еще, напишу тут пример, если не получится, спасибо

благодарю, посмотрю

а, да, и итерировать по нескольким переменным (map - по одной, map2 - по двум, pmap - по списку переменных)

ага, спасибо

Слушайте, а я вот хотел задать свой вечный вопрос про сабсеттинг. Я его в последнее время делаю selectом из dplyr и в пайпе. И иногда мне нужно заселектить сложным образом некоторые переменные (ну, допустим, начинаются с одного, заканчиваются другим, ещё парочку выкинуть), с ними что-то сделать, а потом вставить на место. Или с помощью filter некоторые кейсы выбрать, тоже с ними что-то сделать и вставить обратно. Но, как вы понимаете, со "вставить обратно" возникает ряд проблем. Расскажите, как вы обычно делаете такие вещи? Особенно интересно, если вы тоже любите dplyr и умеете это все прямо в пайпе.

Там есть case_which или типа того, см справку