R循环施工基础

示例

在此示例中，我们将计算数据帧中每一列的平方偏差（在这种情况下为）mtcars。

选项A：整数索引

squared_deviance <- vector("list", length(mtcars))
for (i in seq_along(mtcars)){
  squared_deviance[[i]] <- (mtcars[[i]] - mean(mtcars[[i]]))^2
}

squared_deviance 符合预期，是11元素的列表。

class(squared_deviance)
length(squared_deviance)

选项B：字符索引

squared_deviance <- vector("list", length(mtcars))
Squared_deviance <- setNames(squared_deviance, names(mtcars))
for (k in names(mtcars)){
  squared_deviance[[k]] <- (mtcars[[k]] - mean(mtcars[[k]]))^2
}

如果我们想要data.frame一个结果怎么办？好了，有很多选项可以将列表转换成其他对象。但是，在这种情况下，最简单的方法可能是将for结果存储在中data.frame。

squared_deviance <- mtcars #copy the original
squared_deviance[TRUE]<-NA  #replace with NA or do squared_deviance[,]<-NA
for (i in seq_along(mtcars)){
  squared_deviance[[i]] <- (mtcars[[i]] - mean(mtcars[[i]]))^2
}
dim(squared_deviance)
[1] 32 11

尽管我们使用字符选项(B)，但结果将是相同的事件。