,可以通过以下步骤实现: 1. 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。 ...
我想为for循环的每次迭代创建一个dataframe,其中包含一个新列,并将每次迭代的结果保存在其中。我知道这里有几篇关于类似问题的文章,但我找不到适合我的解决方案。循环应该基于向量xx <- c(1 , 2, 3),如下所示: 在这个简化的例子中,我想在每次迭代n(=4)时添加x+100*n。所以我想要的结果应该像下面的矩阵,...
%>%mutate(reSeq=(reSeq+round(merge%%1*10,0)/10))%>%ungroup()}# endfor-loop print.data.frame(nCode)
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 ...
//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(...
这段代码在循环外的单个数据帧上运行得非常好,但在运行循环时抛出以下错误: Error: $ operator is invalid for atomic vectors 我要查找的输出应该如下所示: dataframe number 1 df1 1 2 df1 0 3 df2 1 4 df2 3 所以我的问题是:为什么我在for循环中得到这个错误,以及如何解决它?
Loop over a VectorWhen you know how many times you want to repeat an action, a for loop is a good option. The idea of the for loop is that you are stepping through a sequence, one at a time, and performing an action at each step along the way. That sequence is commonly a vector...
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。
for (i in (1:nrow(df))[condition]) { # run loop only for true conditions if (condition[i]) { output[i] <- "greater_than_4" } } df$output }) 复制代码 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。ifelse()的句法格式类似于if()函数,但其运算速度却有了巨...
for (i in (1:nrow(df))[condition]) {# run loop only for true conditions if (condition[i]) { output[i] <- "greater_than_4" } } df$output }) 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大...