如何为R中列的每个值运行一个函数[重复]答案

【问题标题】：how to run a function for each value of a column in R [duplicate]如何为R中列的每个值运行一个函数[重复]
【发布时间】：2018-10-30 00:25:10
【问题描述】：

我想在基于character 类型的另一列的分数列上运行一个函数。我想缩放这个函数，所以它可以获取列的名称并给出一个包含每个元素结果的数组。

目前，我正在手动执行此操作，这意味着我查看唯一值是什么，然后运行该函数，最后附加输出。请看下面的简单示例：

#data
df<-data.frame(category1 = sample(c("M", "F"),100,replace=TRUE), 
            category2 = sample(c("A", "B", "C"),100,replace=TRUE), 
            score = runif(100))

#identifying the elements
table(df$category1)
# F  M 
#43 57
#running the function
append(
      sum(df$score[df$category1 == 'M']),
      sum(df$score[df$category1 == 'F'])
)

理想情况下，我会拥有这个：

f <- function(dataframe, score_Column, categoriaal_column){
     identify the levels
     run the function for each level
     create a table with each level and its corresponding output
}

【问题讨论】：

你需要library(dplyr);df %>% group_by(category1, category2) %>% mutate(n = n())
你是对的！我想我把它复杂化了！我是根据您的评论这样做的：library(dplyr);df %>% group_by(category1) %>% transmute(n = n()) %>% unique() %>% as.data.frame

标签： r loops dplyr

【解决方案1】：

如果预期的输出是summarized，我们可以使用count 来做到这一点

library(dplyr)
df %>%
   count(category1)

如果我们需要创建一个列，在group_by'category1'之后使用mutate

df %>%
   group_by(category1) %>%
   mutate(n = n())

【讨论】：