我尝试使用lapply将一个函数应用于一个dataframe，该函数从一个向量（BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS）中保存的全局环境中获取一些输入。本质上，它将数字转换为级别（轻度，中度，严重，极端）：

BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS  <- c(0, 3.5, 6.5, 10.0000001)

value_to_classification <- function(x){

  if((x >= BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[1]) && (x < BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[2])){
    classification <- "Mild"
  } else if((x >= BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[2]) && (x < BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[3])){
    classification <- "Moderate"
  } else if((x >= BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[3]) && (x < round(BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[4]))){
    classification <- "Severe"
  } else {
    classification <- "Extreme"
  }
  return(classification)
}

df <- data.frame(x = runif(10, min = 0, max = 10),
                 y = runif(10, min = 0, max = 10),
                 z = runif(10, min = 0, max = 10))

但是当我尝试将value_to_classification应用到x列时，我得到一个错误：

lapply(df["x"], value_to_classification)
$x
[1] "Mild"

Warning messages:
1: In (x >= BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[1]) && (x < BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[2]) :
  'length(x) = 10 > 1' in coercion to 'logical(1)'
2: In (x >= BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[1]) && (x < BASELINE_CLASSIFICATION_THRESHOLDS[2]) :
  'length(x) = 10 > 1' in coercion to 'logical(1)'

另一方面，如果我写

lapply(df[["x"]], value_to_classification)

我最终想做的是写一些类似于

df[c("x1", "x2")] <-  lapply(df[c("x", "y")], value_to_classification)

一些搜索似乎表明我的语法是正确的，但我显然有什么地方错了。我做错了什么，我该如何解决？
真诚的，并预先表示感谢
托马斯·菲利普斯