R中的嵌套循环：列然后行

Question

我正在尝试在 R 中编写一个嵌套的 for 循环，但遇到了问题。我进行了尽可能多的研究，但找不到（或理解）我需要的帮助。我对 R 相当陌生，因此对于此循环的任何建议将不胜感激，或者如果有更简单、更优雅的方式！

我已经为许多地方（我将它们称为站点）生成了一个每日温度文件，文件列的设置如下：

年月日 unix_time site_a site_b site_c site_d ... on and on

对于每个站点（每列内），我想遍历温度值并创建新列（或新数据框），其数字（生理速率）与这些温度范围相对应。 （例如，低于 6.25 度的温度为 -1.33，6.25 到 8.75 之间的温度为 0.99，等等）。我创建了一个循环，对单列数据执行此操作。例如：

for(i in 1:dim(data)[1]){
if (data$point_a[i]<6.25) data$rate_point_a[i]<--1.33 else
if (data$point_a[i]>=6.25 && data$point_a[i]<8.75) data$rate_point_a[i]<-0.99 else
if (data$point_a[i]>=8.75 && data$point_a[i]<11.25) data$rate_point_a[i]<-3.31 else
if (data$point_a[i]>=11.25 && data$point_a[i]<13.75) data$rate_point_a[i]<-2.56 else
if (data$point_a[i]>=13.75 && data$point_a[i]<16.25) data$rate_point_a[i]<-1.81 else
if (data$point_a[i]>=16.25 && data$point_a[i]<18.75) data$rate_point_a[i]<-2.78 else
if (data$point_a[i]>=18.75 && data$point_a[i]<21.25) data$rate_point_a[i]<-3.75 else
if (data$point_a[i]>=21.25 && data$point_a[i]<23.75) data$rate_point_a[i]<-1.98 else
if (data$point_a[i]>=23.75 && data$point_a[i]<26.25) data$rate_point_a[i]<-0.21
}

上面的代码为我提供了一个名为“rate_site_a”的新列，其中包含我的生理速率。我遇到的麻烦是将这个循环嵌套到另一个贯穿所有列的循环中。我已经尝试过诸如：

for (i in 1:ncol(data)){

#for each row in that column
for (s in 1:length(data)){

    if ([i]<6.25) rate1[s]<--1.33 else  ...

我想我不知道如何让“if else”语句引用正确的位置。我知道我不能将“速率”列添加到现有数据框中，因为这会在我通过循环时增加我的 ncol，所以需要将它们放入另一个数据框（尽管不认为这是我的主要问题）。我将有很多很多点要解决，并且不想一次做一个，因此我尝试嵌套循环。

任何帮助将不胜感激。如果有帮助，这里是一些示例数据的链接。 http://dl.dropbox.com/u/17903768/AVHRR_output.txt提前致谢！

Answer 1

使用矢量化的 ifelse：

ifelse(data$point<= 6.25,-1.33,ifelse(data$point<= 8.25,-0.99,ifelse(data$point<= 11.25,-3.31,.....直到完成。

例如：

 datap=read.table('http://dl.dropbox.com/u/17903768/AVHRR_output.txt',header=T)


apply(datap[,5:9],2,function(x){
datap$x =   
ifelse(x<=6.25,1.33,
 ifelse(x<=8.75,-0.99, 
  ifelse(x<=11.25,-3.31, 
   ifelse(x<=13.75,-2.56, 
    ifelse(x<=16.25,-1.81,
     ifelse(x<=18.75,-2.78, 
      ifelse(x<=21.25,-3.75, 
       ifelse(x<=23.75,-1.98,-0.21))))))))})

Answer 2

Andres 的回答非常适合 apply 部分，让您了解所有“温度”列。我被困在这里，没有 R 的副本（在工作中）来试验，但我怀疑你是否创建了一个截止值的向量 xcut <- c(0,6.25,8.75,.11.25,...
然后就做
x <- xcut[(which(x>xcut))]
您将拥有更简单的代码，并且也更易于编辑。 （注意：我添加了0 值以避免小x 值出现问题:-)）

Answer 3

这是另一种仅使用逻辑的方法：

    DAT <- read.table("http://dl.dropbox.com/u/17903768/AVHRR_output.txt",header=TRUE,as.is=TRUE)

    recodecolumn <- function(x){
        out <- vector(length=length(x))
        out[x < 6.25] <- 1.33
        out[x >= 6.25 & x < 8.75] <- .99
        out[x >= 8.75 & x < 11.25] <- 3.31
        out[x >= 11.25 & x < 13.25] <- 2.56
        out[x >= 13.25 & x < 16.25] <- 1.81
        out[x >= 16.25 & x < 18.75] <- 2.78
        out[x >= 18.75 & x < 21.25] <- 3.75
        out[x >= 21.25 & x < 23.75] <- 1.98
        out[x >= 23.75 & x < 26.25] <- 0.21
            out
    }

    NewCols <- apply(DAT[,5:9],2,recodecolumn)
    colnames(NewCols) <- paste("rate",1928:1932,sep="_")
    DAT <- cbind(DAT,NewCols)

Answer 4

我发现findInterval 在这种情况下很有用，而不是嵌套的 if else 语句，因为它已经向量化并返回截止点向量中的位置。

 DAT <- read.table("http://dl.dropbox.com/u/17903768/AVHRR_output.txt",header=TRUE,as.is=TRUE)

 recode.fn <- function(x){
    cut.vec <- c(0, seq(6.25,26.25,by = 2.5),Inf)
    recode.val <- c(-1.33, 0.99, 3.31, 2.56,1.81,2.78,3.75,1.98, 0.21)
    cut.interval <- findInterval(x, cut.vec, FALSE)
    return(recode.val[cut.interval])
 }

# Add on recoded data to existing data frame
DAT[,10:14] <- sapply(DAT[,5:9],FUN=recode.fn)