跨多个组运行 for 循环

Question

我在 R 中将以下插补任务作为 for 循环运行：

myData <- essuk[c(2,3,4,5,6,12)]
myDataImp <- matrix(0,dim(myData)[1],dim(myData)[2])

lower <- c(0)
upper <- c(Inf)

for (k in c(1:5))
{
  gmm.fit1 <- gmm.tmvnorm(matrix(myData[,k],length(myData[,k]),1), lower=lower, upper=upper)

  useMu <- matrix(gmm.fit1$coefficients[1],1,1)
  useSigma <- matrix(gmm.fit1$coefficients[2],1,1)
  replaceThese <- myData[,k]<=0
  myDataImp[,k] <- myData[,k]

  myDataImp[replaceThese,k]  <- rtmvnorm(n=sum(replaceThese), c(useMu), c(useSigma), c(-Inf), c(0))
}

步骤非常简单

• 定义数据集和空的插补数据集。
• 对于第 1-5 列，拟合模型。
• 提取模型估计值以用于插补。
• 使用模型估计运行模型并将值

但是，我想为多个组单独执行此操作，而不是针对完整样本。数据集中的第 12 列包含有关组成员的信息（整数范围为 1-72）。

我尝试了几个选项，包括使用data_list <- split(myData, myData$V12) 拆分数据框并使用lapply() 函数。但是，由于模型估计的格式，这不起作用：

Error in as.data.frame.default(data) : 
  cannot coerce class ""gmm"" to a data.frame

我也考虑过执行嵌套 for 循环的可能性，尽管我不确定如何实现。任何建议都非常感谢。

Answer 1

使用子集（）怎么样？

myData$V12 = as.factor(myData$V12)
listofresults= c()
for (i in levels(myData$V12)){
data = subset (myData, myData$V12 == i)
  #your analysis here: result saved in myDataImp

 listofresults = c(listofresults, myDataImp)
}

不是最优雅的，但应该可以。