如何在 r 的数据框中使用“for loop”答案

【问题标题】：how to use "for loop'" in dataframe in r如何在 r 的数据框中使用“for loop”
【发布时间】：2020-04-24 15:28:46
【问题描述】：

我正在尝试使用 for 循环计算中国和美国位置的总价：

请参考以下示例数据框和代码：

z <- data.frame(location = c("china", "china", "US", "US" ), quantity = c(100, 200, 100, 200))

## Calculate Total price, considering price for one quanity is $1 for china and $3 for US

for row in 1:nrow(z) {

  l <- z[row, "location"]

  q <- z[row, "quanity"]

  ifelse (l == "china", 

          z$total <- (z$quantity * 1),

          z$total <- (z$quantity * 3))

【问题讨论】：

标签： r loops

【解决方案1】：

在 R 中，大多数时候你可以不用循环。如果您只有 2 个位置，那么在这种情况下，您也可以使用 ifelse。试试

transform(z, total = quantity * c(1, 3)[(location != "china") + 1])

#  location quantity total
#1    china      100   100
#2    china      200   200
#3       US      100   300
#4       US      200   600

如果您有多个这样的国家/地区，那么您也可以使用case_when from dplyr

library(dplyr)
z %>%
  mutate(total = case_when(location == "china"~quantity, 
                           location == "US"~quantity * 3, 
                           ....more countries))

【讨论】：

非常感谢它的工作！放在“函数”参数下是不是很好
@pralhad 如果这是您唯一要做的事情，则无需定义为函数。
其实我想重复使用相同的功能。
@pralhad 是的，在这种情况下，您可以将它放在函数中以便可以重复使用。

【解决方案2】：

你根本不需要循环

library(dplyr)

z <- data.frame(location = c("china", "china", "US", "US" ),
                quantity = c(100, 200, 100, 200))


z %>% group_by(location) %>%
  summarise(sum_quantity = quantity %>% sum) %>% 
  mutate(total = if_else(location == 'china',
                                sum_quantity,
                                sum_quantity * 3))
#> # A tibble: 2 x 3
#>   location sum_quantity total
#>   <fct>           <dbl> <dbl>
#> 1 china             300   300
#> 2 US                300   900


# the ideal world

new_z <- data.frame(location = c("china", "china", "US", "US" ),
                quantity = c(100, 200, 100, 200),
                value_rate = c(1,1,3,3))

new_z %>% group_by(location) %>%
  summarise(sum_quantity = (quantity * value_rate) %>% sum)
#> # A tibble: 2 x 2
#>   location sum_quantity
#>   <fct>           <dbl>
#> 1 china             300
#> 2 US                900

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-07 创建}

【讨论】：

【解决方案3】：

我确实同意其他答案，即在这种特殊情况下，for 循环可能是一种矫枉过正，下面是我尝试为您提供一个 tidyverse 解决方案的尝试。但是，如果您确实想坚持循环范例，请查看 For each row in an R dataframe

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(magrittr)
z <- data.frame(location = c("china", "china", "US", "US" ), quantity = c(100, 200, 100, 200))
z %>% 
  mutate(price = ifelse(location == "china", 1, 3)) %>% 
  group_by(location) %>% 
  summarise(total = sum(quantity * price))
#> # A tibble: 2 x 2
#>   location total
#>   <fct>    <dbl>
#> 1 china      300
#> 2 US         900

^{由reprex package (v0.3.0.9000) 于 2020-01-07 创建}

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种基本 R 解决方案是使用 ifelse，如下所示：

z <- within(z,total <- quantity*ifelse(location=="china",1,3))

这样

> z
  location quantity total
1    china      100   100
2    china      200   200
3       US      100   300
4       US      200   600

【讨论】：