R语言里面函数的一个问题

BrainRedy

今天在http://adv-r.had.co.nz/Functions.html 里面描述函数用变量Lazy evaluation特性的例子:
add <- function(x) {
  function(y) x + y
}
adders <- lapply(1:10, add)
adders[[1]](10)
#> [1] 11
adders[[10]](10)
#> [1] 20


我试了一下，结果跟它有点不同，两个都返回20.我现在的问题是，这个自定义函数add里面，y的变量值是哪里来的呢？
单独调用add(10)返回的结果也很奇怪，有没有人可以帮忙解释一下，谢谢。


另外在http://adv-r.had.co.nz/Functional-programming.html帖子里面，作者要把一个data.frame里面所有的NA元素都变成-99，他提供的函数如下：
fix_missing <- function(x) {
  x[x == -99] <- NA
  x
}
这里对于x[x==-99]这里没有看懂，希望大神能够帮忙解释一下，谢谢。

art_dragon

x[x == -99] 是向量筛选，
提取x中等于-99的元素。是把-99都变成NA吗？

killerQU

X==-99 是先判断是不是-99，然后返回 T or F，布尔型，比如说返回（1,0,1,0,0……）对应每个位置，然后再作为下标进去就相当于把1位置的向量取出来了

lchy1217

这个函数体的使用你好像没弄明白吧，正确的调用方式是adders()()；前一个括号内填x的值，后一个括号内填y的值；adders <- lapply(1:10, add)这一句已经给x赋值了，1~10的一个向量，序号和数值是相同的，adders[[1]](10)对x指定第一个元素，对y赋值为10。
我们把它改一下，序号为1~10的x向量给它赋值11~20，似乎更好理解，计算结果如下：

> adders<-lapply(11:20,add)
> adders[[1]](10)
[1] 21
> adders[[10]](10)
[1] 30