如何在 R 中进行迭代？答案

【问题标题】：How to do iterations in R?如何在 R 中进行迭代？
【发布时间】：2016-08-12 16:19:12
【问题描述】：

我正在使用一个数据集，该数据集包含不同时间点的相同变量的值。在下面的示例中，我有变量 a 和 b 在时间点 1 和 2 的值。

> set.seed(1)
> data <- data.frame(matrix(sample(16), ncol = 4))
> names(data) <- paste(rep(c("a", "b"), each = 2), 1:2, sep = "")
> data
  a1 a2 b1 b2
1  5  3 14 13
2  6 10  1  8
3  9 11  2  4
4 12 15  7 16

现在，假设我想为两个时间点计算一个新变量，以便它包含 a 和 b 的总和（而不是下面示例中的 NA）。由于我的实际数据集包含大约 15 个不同的变量和 10 个时间点（所以 150 列），我想自动计算 10 个新变量。

> data[, paste("ab", 1:2, sep = "")] <- NA
> data
  a1 a2 b1 b2 ab1 ab2
1  5  3 14 13  NA  NA
2  6 10  1  8  NA  NA
3  9 11  2  4  NA  NA
4 12 15  7 16  NA  NA

我以前使用过 Stata，我可以创建一个简单的“foreach”循环来执行此操作。如下所示。

foreach t of numlist 1/2 {
    generate ab`t' = a`t' + b`t'
}

但我知道在 R 中使用循环是不可行的，我也不知道如何循环像在 R 中那样的变量名。

那么对于我在 R 中的问题，正确的解决方案是什么？

【问题讨论】：

类似：stackoverflow.com/questions/36432686/…
您还可以考虑将数据转换为长格式。像这样，它不是整齐的数据，因为您在列名中有信息。
@Heroka 我实际上将数据重新整形为宽格式，因为它看起来更易于操作。但是你说的不整洁是对的，所以我可能会重新考虑。
您的问题/问题似乎与其说是关于迭代，不如说是关于 Stata 在循环中将变量粘贴到名称中的紧凑语法。（即for(i in 1:2) {}在R中完成同样的循环
@jaimedash 我的 Stata 解决方案只是一个示例。由于根据 R 中不推荐使用“Internet”循环，我实际上是在寻找一种不涉及循环但其他迭代方式（例如使用应用和/或函数）的解决方案。

标签： r loops iteration

【解决方案1】：

这将复制您在 Stata 中使用的相同 foreach 循环。

for(i in 1:2){
  data[, paste("ab", i, sep="")] <- 
    data[,paste("a", i, sep="")] + data[, paste("b", i, sep="")]
}

输出如下所示：

> data
  a1 a2 b1 b2 ab1 ab2
1 15  1 16 12  31  13
2 10  7 14  3  24  10
3  2  5  9  4  11   9
4  6  8 13 11  19  19

【讨论】：

我尝试了一个循环，但无法弄清楚如何使用这样的循环变量来引用列。谢谢！
你可以用paste0(...)代替paste( ..., sep="")

【解决方案2】：

要做到这一点R 方式，

通过*apply 函数使用一些本机迭代
使用内置的rowSums（如@Sotos）答案
利用赋值到data.frame，即`]`

大家一起

data[paste0('ab', 1:2)] <- sapply(1:2,
                                  function(i)
                                     rowSums(data[paste0(c('a', 'b'), i)]))
data

#   a1 a2 b1 b2 ab1 ab2
# 1  5  3 14 13  19  16
# 2  6 10  1  8   7  18
# 3  9 11  2  4  11  15
# 4 12 15  7 16  19  31

ps，在程序中使用 vapply 代替，您需要提供一个额外的参数来指定输出的形状，但它更安全，有时更快

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以不用迭代：

data$ab1 <- data$a1 + data$b1
data$ab2 <- data$a2 + data$b2

或

data <- transform(data, ab1=a1+b1, ab2=a2+b2)

顺便说一句：
最好不要将对象命名为data，因为data= 通常是函数中的参数。

【讨论】：

我知道我可以不进行迭代，但一直在寻找更复杂的解决方案（并在此过程中学到一些东西）。如前所述，我的原始数据集在 10 个时间点有大约 15 个变量的值，所以如果我只是输入每个计算，我的 R 代码会变得非常混乱。
好的，对于更复杂的情况，我给出了链接stackoverflow.com/questions/36432686/… Herka 给出了另一个提示：重塑为长格式。（或者在你的情况下：不适应宽格式。）

【解决方案4】：

这是一种方法。我们遍历列名的唯一值，并在这些唯一值与 colname 值匹配时计算 rowSums。

sapply(unique(sub('\\D', '', names(data))), 
             function(i) rowSums(data[,grepl(i, sub('\\D', '', names(data)))]))
#      1  2
#[1,] 17 23
#[2,] 24 22
#[3,] 14 10
#[4,] 15 11

【讨论】：