循环遍历df并在R中创建新的df
循环遍历df并在R中创建新的df
提问于 2019-06-19 04:54:32
我有一个df (10行，15列)
df<-data.frame(replicate(15,sample(0:1,10,rep=TRUE)))我想循环每一列，对每一行做一些事情，并创建一个带有答案的新df。实际上，我想对每一列做一个线性回归。我得到了每一列的列表。例如，我有第二个df，它是我想要放到lm中的。df2<-data.frame(replicate(2,sample(0:1,10,rep=TRUE)))
然后我想做这样的事情：
new_df <- data.frame()
for (i in 1:ncol(df)){
j<-lm(df[,i] ~ df2$X1 + df2$X2)
temp_df<-j$residuals
new_df[,i]<-cbind(new_df,temp_df)
}我知道错误：
Data.frame中的错误(.，check.names = FALSE)：参数意味着不同的行数: 0，8
我曾经查看过其他类似的帖子，但对于像我这样的新手来说，它们似乎总是涉及一个功能或类似复杂的东西。请帮帮忙
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-19 04:55:33
更新
基于新的例子
lst1 <- lapply(names(df), function(nm) {dat <- cbind(df[nm], df2[c('X1', 'X2')])
lm(paste0(nm, "~ X1 + X2"), data = dat)$residuals})
out <- setNames(data.frame(lst1), names(df))而且，这不需要任何循环
out2 <- lm(as.matrix(df) ~ X1 + X2, data = cbind(df, df2))$residuals年长的
We can do this easily without any loop
new_df <- df + 10
---
If we need a loop, it can be done with `lapply`
new_df <- df
new_df[] <- lapply(df, function(x) x + 10)
---
Or with a `for` loop
lst1 <- vector('list', ncol(df))
for(i in seq_along(df)) lst1[[i]] <- df[, i] + 10
new_df <- as.data.frame(lst1)数据
set.seed(24)
df <- data.frame(replicate(15,sample(0:1,10,rep=TRUE)))
df2 <- data.frame(replicate(2,sample(0:1,10,rep=TRUE)))Stack Overflow用户
发布于 2019-06-19 05:35:24
这可以不用循环来完成，但为了您的理解，我们可以使用循环。
new_df <- df
for (i in names(df)) {
j<-lm(df[,i] ~ df$X1 + df$X2)
new_df[i] <- j$residuals
}您正在初始化一个空的dataframe，其中0行和0列最初为new_df，因此当您试图将值赋值时，它会给出一个错误。而不是将原始的df分配给new_df，因为它们将共享相同的结构，然后使用上面的结构。
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-19 05:04:05
我会照阿克兰的建议去做。但是，如果出于某些原因需要(或希望)循环，则可以使用：
df<-data.frame(replicate(15,sample(0:1,10,rep=TRUE)))
new_df <- data.frame(replicate(15, rep(NA, 10)))
for (i in 1:ncol(df)){
new_df[ ,i] <- df[ , i] + 10
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56660276
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
