R 中的函数、For 循环和条件

Question

我得到了一个 .csv 数据集，我想使用 for 循环为数据建立一个函数。数据集有 5 列，数据由因子或数字组成。如果数据是一个因素，什么都不应该做，只需打印出列的名称和它的类。如果数据是数字，则打印出名称、类以及两个函数（我之前已经创建）。

我对如何组织函数/for循环的语法有点迷茫。

p.data <- read.csv("file.csv")
function(
x){
for.loop.variable <- for(index in data.csv){
if (class(x)) == "factor" 
{cat("Name of Column is:", names(x*), "\n", 
"Class of Column is :" , (class(x)))
} else {
cat("Name of Column is:", names(x*), "\n", 
"Class of Column is :" , (class(x)),"\n", 
"Function 1 is :", function.1(x), "\n",
"Function 2 is :", function.2(x), "\n")
}
}
}
return (for.loop.variable)

我认为这是正确的设置，但我有 3 个问题我似乎无法弄清楚：

1- for 循环迭代如何发挥作用？我根本没有在条件句中引用它，我不知道该怎么做？

2*- 如何调用/打印列名？我不认为它是名称（x），但我不太确定它会是什么。

3- return () 是否正确？它是否应该从变量中返回整个 for 循环（一旦我弄清楚如何将其与实际问题联系起来）？

请让我知道在哪里修复错误，以便我可以正确学习。

这是示例代码的图像，因此就括号/语法而言，它更易于阅读：

Answer 1

FunctionName <- function(x){
   for (col_n in 1:ncol(x)){
      if (class(x[col_n]=="factor"){
         cat("Name of Column is:", names(x[col_n]), "\n", 
             "Class of Column is :" , (class([col_n])))
      } else {
        cat("Name of Column is:", names(x[col_n]), "\n", 
            "Class of Column is :" , (class(x[col_n])),"\n", 
            "Function 1 is :", function.1(x[,col_n]), "\n",
            "Function 2 is :", function.2(x[,col_n]), "\n")
      }
   }
}

1- for 循环迭代如何发挥作用？我根本没有在条件句中引用它，我不知道该怎么做？ 我不清楚你在这里的问题，但我相信你在这里问的是什么正在迭代。您的迭代器是 data.csv 的显式行（存储为 data.frame 或 data.table）。根据上下文，我认为您希望在通过打印语句时将文件读入函数（作为 x），您实际上是在打印正在循环的内容。

2*- 如何调用/打印列名？我不认为它是名称（x），但我不太确定它会是什么。 按照你编写函数的方式，这会有点困难。查看我的代码，了解我将如何进行此操作的示例。在我的代码中，x 是 data.csv（存储为 data.frame 或 data.table）并且只会将消息打印到屏幕上。我还假设您的函数需要整个列的输入-因此您可能需要一些麻烦。

3- return () 是否正确？它是否应该从变量中返回整个 for 循环（一旦我弄清楚如何将其与实际问题联系起来）？ 这在一定程度上取决于您想要返回的内容。你设置它的方式我不清楚输出是什么。您的目标听起来就像您只想将信息打印到屏幕上。相反，如果您想使用所有消息创建一个变量，则可以将每条消息作为一行存储在变量中，并按照您编写的方式输出。

Answer 2

您遗漏了一些括号，看起来好像移到了错误的位置。我拿走了您的代码并对其进行了清理以帮助您进行比较。

由于 R 中的 cat 直接打印到控制台，因此您不一定需要使用 return，实际上当我测试它时，return 做到了，所以只打印了循环的最后一次迭代。

 p.data <- read.csv("file.csv")
 for(i in seq_along(p.data)){
     x <- p.data[,i] #pull the individual column for this current iteration

    if (class(x) == "factor"){
        cat("Name of Column is:", x, "\n", 
            "Class of Column is :" , (class(x))
            )
                              } else {
        cat("Name of Column is:", x, "\n", 
            "Class of Column is :" , (class(x)),"\n",
            "Function 1 is :", function.1(x), "\n",
            "Function 2 is :", function.2(x), "\n")
                                      }
                            }

在 R 的 for 循环中执行此操作是可以的。根据你问的是谁，你可能会被告知 R 中的 for 循环非常慢。这是真的，如果你在没有预先分配对象内存的情况下构建数据帧或向量，它会非常慢。

您可以使用的另一个工具是从包 purrr 中步行，但由于您要求 for 循环，我在 for 循环中完成了它，我将制作一个 walk 版本并更新它

walk(p.data, function(x){
    if (class(x) == "factor"){
     cat("Name of Column is:", names(x), "\n", 
         "Class of Column is :" , (class(x)))
                             } else {
  cat("Name of Column is:", names(x), "\n", 
      "Class of Column is :" , (class(x)),"\n"),
      "Function 1 is :", function.1(x), "\n",
      "Function 2 is :", function.2(x), "\n")
   }
  }
 )

Answer 3

我打算让你开始慢一点，这里有一些基础知识。

p.data <- mtcars
p.data$cyl <- factor(p.data$cyl)

for (i in seq_along(colnames(mtcars))) {

#  print(colnames(p.data)[[i]])

  if (class(p.data[[i]]) == "factor") {
    print(colnames(p.data)[[i]])
  } else {
    print("nope")
  }

}
#> [1] "nope"
#> [1] "cyl"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"
#> [1] "nope"

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-05-11 创建}

Answer 4

此代码打印下面的结果。

# Sample data
p.data <- data.frame(A = letters[1:5], B = 5:1, C = 1:5, D = LETTERS[5:9], stringsAsFactors = TRUE)

# sample function
function.1 <- mean
function.2 <- sum

# If the data is a factor, nothing should be done, just print out 
# the name of the column and it's class. If the data is numeric, 
# then print out the name, class, as well as two functions
Descr <- function( x ) {
  for(index in 1:ncol(x)) {
      if (is.factor(x[[index]])) {
        cat("Name of Column is:", names(x[index]), "\n", 
            "Type of Column is :" , class(x[index]), "\n")
      } else {
        cat("Name of Column is:", names(x[index]), "\n", 
            "Type of Column is :" , (class(x[index])),"\n", 
            "Function 1 is :", function.1(x[[index]]), "\n",
            "Function 2 is :", function.2(x[[index]]), "\n")
      }
  }
}

Descr(p.data)

列的名称是：A
列类是：data.frame
列名：B
列类是：data.frame
功能 1 是：3
功能 2 是：15
列的名称是：C
列类是：data.frame
功能 1 是：3
功能 2 是：15
列名：D
列的类是：data.frame

请注意，该类始终是“数据框”。您必须具体说明您需要知道的内容。

Answer 5

我认为这个问题是出于教育目的，因此提出了一个简单的 for 循环：

class_print <- function(df){

  for(i in 1:ncol(df)){
    if(is.factor(df[,i])){
      print(paste0("Name of column is ", names(df[i]), "class is factor ",collapse = ""))
    }
    else{
     print(paste("Name of column is ", names(df[i]),"class is ", class(df[,i]),collapse=""))
    }

  }

}

测试：

class_print(iris)
[1] "Name of column is  Sepal.Length class is  numeric"
[1] "Name of column is  Sepal.Width class is  numeric"
[1] "Name of column is  Petal.Length class is  numeric"
[1] "Name of column is  Petal.Width class is  numeric"
[1] "Name of column is Speciesclass is factor "