在R中，如何通过在192个数据帧上运行函数来节省空间？

在R中，可以通过使用循环和函数来在192个数据帧上运行函数，以节省空间。

首先，我们可以创建一个包含192个数据帧的列表。列表是一种可以存储不同类型对象的数据结构。

# 创建一个空的列表
data_frames <- list()

# 使用循环创建192个数据帧，并将它们添加到列表中
for (i in 1:192) {
  data_frames[[i]] <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
}

接下来，我们可以定义一个函数，并在每个数据帧上运行该函数。这可以通过使用lapply()函数来实现。lapply()函数可以对列表中的每个元素应用相同的函数。

# 定义一个函数，例如计算每个数据帧的均值
calculate_mean <- function(df) {
  mean(df$x)
}

# 在每个数据帧上运行函数，并将结果存储在一个向量中
means <- unlist(lapply(data_frames, calculate_mean))

通过使用lapply()函数，我们可以避免在每个数据帧上创建临时变量，并将结果存储在一个向量中，从而节省空间。

这种方法适用于需要在多个数据帧上执行相同操作的情况，例如计算统计指标、绘制图形等。

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