,可以通过以下步骤实现: 首先,获取所有dataframe的名称列表。可以使用ls()函数获取当前环境中的所有对象名称,并使用class()函数判断对象是否为dataframe类型。 代码语言:txt 复制 # 获取所有对象名称 all_objects <- ls() # 过滤出dataframe对象名称 dataframe_names <- all_objects[sappl
在R中,我有几个数据集,我想使用一个循环在每个数据集中创建新变量(列):Name = Dataframe_1 #Assume the for-loop goes from Dataframe_1 to _10 (loop not shown#This is what I would like to do, but 浏览1提问于2016-05-30得票数 1 回答已采纳 ...
Example 1: for-Loop Through Columns of Data Frame In this Example, I’ll illustratehow to use a for-loopto loop over the variables of a data frame. First, let’s store our data frame in a new data object: data1<-data# Replicate example data ...
这里,是一个例子,我们从数据框架的三列中移除离群点。 # create sample data framesample_data<-data.frame(x=c(1,2,3,4,3,2,3,4,4,5,0),y=c(4,3,5,7,8,5,9,7,6,5,0),z=c(1,3,2,9,8,7,0,8,7,2,3))print("Display original dataframe")print(sample_data)# create detect ou...
//Source for MyFunc.cpp#include usingnamespaceRcpp;//[[Rcpp::export]]CharacterVectormyFunc(DataFramex){NumericVectorcol1=as(x["col1"]);NumericVectorcol2=as(x["col2"]);NumericVectorcol3=as(x["col3"]);NumericVectorcol4=as(x["col4"]);intn=col1.size();CharacterVectorout(n);for(...
When you know how many times you want to repeat an action, a for loop is a good option. Master for loops with this tutorial.
这里要介绍的函数是sapply(input, function)。运用该函数,对Data中的每个列向量,使用刚才定义的Summary(),得到结果如下,通过一行代码就完成了for-loop。这里使用lapply(input, function)也能返回同样的结果,只是输出结果从数据框,变成了list。即两个函数都是输入一个list,输出分别是data frame 和 list。
但是python有个基于Rust的包polars，这个包就是用来对标pandas的，相比与于pandas和R语言dataframe，天生...
for (i in (1:nrow(df))[condition]) { # run loop only for true conditions if (condition[i]) { output[i] <- "greater_than_4" } } df$output }) 复制代码 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。ifelse()的句法格式类似于if()函数,但其运算速度却有了巨...
数据框(dataframe)是表格形式的数据对象,由相同长度的向量组成,但每个向量可存储不同类型的数据(如数值型、字符型、布尔型等)。 数据框可用data.frame()函数生成,如: data <- data.frame( Name = c("Alex", "John", "Bob"), Age = c(18, 20, 23), Gender = c("M", "M", "M") ) data #...