循环遍历 R 中的列答案

【问题标题】：Looping through a column in R循环遍历 R 中的列
【发布时间】：2010-12-09 23:03:53
【问题描述】：

我正在使用R's stats 包，并希望循环通过all the rows of a dataframe 中的column[x]，使用函数对列中each cell 中的数据进行操作并将结果传递给新列（使用new column中的calculated result与column[x]中的数据对齐）

我有两个问题：

我无法让它工作
在我读过的R articles 中似乎不鼓励循环。是否有替代方法，如果没有，是否有人举例说明如何执行循环？

【问题讨论】：

不一定不鼓励循环。先让它工作，然后再考虑是否更快。
你能告诉我们更多细节吗？就像您正在处理的示例问题一样？

标签： r statistics loops

【解决方案1】：

没有任何例子，很难知道如何回应。但是，您所描述的基本情况是这样的：

#Just a very simple data frame
dat <- data.frame(x = c(1, 2, 3))
#Compute the squared value of each value in x
dat$y <- dat$x^2
#See the resultant data.frame, now with column y
dat

当您告诉 R 对向量（或类似向量的结构，如 dat$x）进行平方时，它知道分别对每个值进行平方。大多数情况下，您不需要显式地循环遍历这些值——尽管，正如 Dirk 所指出的，您应该只担心优化循环是否会导致您出现问题。也就是说，我当然更喜欢阅读和写作

dat$y <- dat$x^2

到：

for(i in 1:length(dat$x)){
  dat$y[i] <- dat$x[i]^2
}

...在可能的情况下。

【讨论】：

谢谢。我可以让算术工作正常。我无法将数据框的内容传递给函数。这就是问题所在。这是框架的顶部（称为数据），标题为“compound”和“SMILES”（微笑是分子的文本表示） Compound_ID SMILES 12345 c1cccccc1 我想使用函数 parse.smiles() 来读取微笑并输出一个分子。如果我在一个分子上做它没问题 (junk
好的。抱歉，不太确定你在 R 中的位置，所以我想我只是把基本案例扔在那里。 “未知”可能有 - 但如果没有，最好的办法是发布一个小样本数据集和函数。从描述中很难理解出了什么问题，而且我至少无法在没有实验的情况下正确获得任何 *apply 函数。

【解决方案2】：

如果 parse.smiles() 是一个你想应用于向量“vec”的所有条目的函数，那么你可以使用：

lapply(1:length(vec),parse.smiles(vec[i]))

【讨论】：

谢谢大家。我感兴趣的专栏已被阅读为一个因素。我必须明确地告诉函数以字符的形式读取内容，直到指出我才意识到这一点。它现在正在工作。（并为上面的乱码评论道歉 - 它被格式化为返回时消失）

【解决方案3】：

不鼓励循环的唯一原因是它很慢。 R 旨在一次处理向量，并具有许多功能来完成此任务。整个应用程序家族，以及 Vectorize 之类的功能都可以提供帮助。所以习惯用法是，如果您使用 for 循环，您不会在 R 中思考，但有时 for 循环确实是合适的。

要以 R 的思维方式执行此操作，请将您的函数向量化，如果它尚未向量化（请参阅 Vectorize 函数），则使用整个列作为参数调用该函数并将其分配给新列。

f<-Vectorize(function(x,...),'x')
data$newcolumn<-f(data[,1])

apply 系列（apply、sapply、lapply、mapply、tapply）也是替代品。大多数原生 R 函数已经向量化，但在传递应该被解释为向量的额外参数时要小心。

【讨论】：