Looping через колонку в R

Question

Я использую R's stats пакет и хотел бы Переберите column[x] в all the rows of a dataframe, работают на данных в each cell в колонке с функцией и передать результат в новый столбец (с calculated result в new column выровнены с данными в column[x])

у меня есть две проблемы:

1. Я не могу заставить его работать
2. зацикливание, кажется, не рекомендуется в R articles Я читал. Есть ли альтернативный подход, а если нет, есть ли у кого-нибудь пример того, как выполнять цикл?

Answer 1

Без каких-либо примеров трудно понять, как реагировать. Основной случай, что вы описываете, однако, заключается в следующем:

#Just a very simple data frame 
dat <- data.frame(x = c(1, 2, 3)) 
#Compute the squared value of each value in x 
dat$y <- dat$x^2 
#See the resultant data.frame, now with column y 
dat 

Когда вы говорите R в квадрат вектора (или вектор-подобную структуру, как Дат $ х), он знает квадрат каждое значение отдельно , Вам не нужно явно цитировать эти значения большую часть времени, хотя, как отмечает Дирк, вам нужно только беспокоиться об оптимизации ваших циклов, если они вызывают проблемы. То есть, я, конечно, предпочитаю читать и писать

dat$y <- dat$x^2 

к:

for(i in 1:length(dat$x)){ 
    dat$y[i] <- dat$x[i]^2 
} 

... где это возможно.

Answer 2

если parse.smiles() является функцией, которую вы хотите применить ко всей записи вектора «VEC», то вы можете использовать:

lapply(1:length(vec),parse.smiles(vec[i])) 

Answer 3

Единственная причина, зацикливание обескураживают, что это медленный. R предназначен для работы по векторам одновременно и имеет множество функций для достижения этого. В целом применяется семья, а также функции, такие как Vectorize, чтобы помочь. Таким образом, идиома заключается в том, что если вы используете для циклов, которые вы не думаете в R, но иногда для циклов действительно подходят.

Чтобы сделать это в способе мышления R, выделите свою функцию, если она еще не векторизована (см. Функцию Vectorize), затем вызовите эту функцию со всем столбцом в качестве аргумента и назначьте ее новому столбцу.

f<-Vectorize(function(x,...),'x') 
data$newcolumn<-f(data[,1]) 

Применить семейство (применяются, sapply, lapply, mapply, tapply) также являются альтернативами. Большинство нативных R-функций уже векторизованы, но будьте осторожны при передаче дополнительных аргументов, которые предполагается интерпретировать как векторы.