# Código que utilicé en la clase del 21/9, sobre lapply y sapply

data("airquality")

# Para calcular la media de cada columna
resultado <- lapply(airquality, mean)
print(resultado)

# Lo mismo, pero ignorando los NA's
resultadoS <- sapply(airquality, mean, na.rm=TRUE)
resultadoS
print(resultadoS)

# Esta función normaliza un vector al rango 0-1
normaliza <- function(x){
  (x-min(x, na.rm=TRUE)) / (max(x, na.rm=TRUE)-min(x, na.rm=TRUE))
}

# Aquí usamos la función anterior con lapply para normalizar 
# cada una de las columnas de un data.frame

res <- as.data.frame(lapply(airquality, normaliza))
print(head(res))

# El siguiente código es para estandarizar en lugar de normalizar
estandariza <- function(x){
  (x-mean(x, na.rm=TRUE)) / sd(x, na.rm=TRUE)
}

resS <-  as.data.frame(lapply(airquality, estandariza))
print(head(resS))

# El siguiente código normaliza las columnas de un data.frame
# pero sólo aquellas que no son constantes. Para las que son
# constantes, devuelve un vector de unos.

normalizaBis <- function(x){
  if((max(x, na.rm=TRUE)-min(x, na.rm=TRUE))==0){
    rep(1, length(x))
  } else {
    (x-min(x, na.rm=TRUE)) / (max(x, na.rm=TRUE)-min(x, na.rm=TRUE))
  }
}

midataframe <- cbind(airquality, constante=4)

res <- as.data.frame(lapply(midataframe, normalizaBis))
print(head(res))

# El siguiente código normaliza sólo las columnas numéricas

normalizaTris <- function(x){
  if(is.numeric(x)){
    if((max(x, na.rm=TRUE)-min(x, na.rm=TRUE))==0){
      rep(1, length(x))
    } else {
     (x-min(x, na.rm=TRUE)) / (max(x, na.rm=TRUE)-min(x, na.rm=TRUE))
    }
  } else {
    return(x)
  }
}

midataframe <- cbind(airquality, constante=4, cadena="pepe")

res <- as.data.frame(lapply(midataframe, normalizaTris))
print(head(res))