与python中一样，r中的For循环

在R中是否可能有一个类似于Python的for循环，在for循环中应用两个元素（x，y）

对于键，dict.items（）中的值：
打印（键、值）

你的意思是这样的

df <- data.frame(
  x = c(1,2,3,4)
  , y = c("a", "b", "c", "d")
)

for (i in 1:nrow(df)){
  print(df$y[i])
}

df
dict_py={'a'：1，'b'：2，'c'：3，'d'：4}
##蟒蛇
#成对打印字典元素：
对于dict_py.items（）中的x，y：
打印（x，y）
##a 1
##b 2
##C3
##d 4
#python允许对每个元素应用不同的函数：
t1=[]
t2=[]
对于dict_py.items（）中的x，y：
t1.附加（x+“zz”）
t2.追加（y**2）
打印（t1、t2）
##[1,4,9,16]
#R中的数据帧示例
为什么是嵌套循环？我不明白你在问什么。在R@juanpa.arrivillaga中，您到底想实现什么？@juanpa.arrivillaga，很抱歉没有恰当地解释我的问题，我的意思是，我们可以同时在for循环中放置两个项，以打印数据帧的元素，例如在R编码中：for（i，x in df[，]）{print（i）print（n）}。而不是：for（i in length（df））{for x in nrow（df））{print（df[x，i]}}。我相信您正在寻找类似
mapply（）
，类似
mapply（函数（x，y）粘贴（x，y），1:4，2:5）
@Wimpel，这是一条很有帮助的评论，我会根据您的评论编写我的解决方案，并做一些修改。但总体而言，这一python功能似乎还没有在R中实现。@Roeof Waaijman，您的代码只打印y列。我的意思是在数据帧之外，将每一对紧挨着打印。@Roeof Waaijman，谢谢您的帮助答案，但我的问题是关于（x，y），“for loop”中的两个元素，意思是：for（x，y在df中），而不是一个元素（for（x在df中））。这对我来说不是一个问题，但如果在r中有类似的功能，可能会使一些代码行更短更简单。请将代码作为代码发布（即在代码块中使用文本），不是图像！图像是完全无法搜索的，对视力受损的人来说…@Ben Bolker，好的，你的权利，我把它贴在一个代码块中。
df <- list(
  x = c(1,2,3,4)
  , y = c("a", "b", "c", "d")
)

for (i in 1:length(df$x)){
  print(paste(df[['x']][i], df[['y']][i]))
}

dict_py = {'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4}

## python
# print dictionary elements as paired: 

for x,y in dict_py.items():
    print(x,y)
## a 1
## b 2
## c 3
## d 4

# python allows applying different function to each elements:

t1 = []
t2 = []
for x,y in dict_py.items():
    t1.append(x + "zz")
    t2.append(y**2)


print(t1, t2)

## ['azz', 'bzz', 'czz', 'dzz'] [1, 4, 9, 16]

# dataframe example in R
df <- data.frame(
  first = c("a", "b", "c", "d"),
  second = c(1,2,3,4)
)

#mapply function to print paired values(paste or print)
#with paste

func1 <-mapply(function(x,y) paste(x,y), df['first'], df['second'])

colnames(func1) <-NULL

print(func1)
##      [,1] 
## [1,] "a 1"
## [2,] "b 2"
## [3,] "c 3"
## [4,] "d 4"

#with print
func2 <- mapply(function(x,y) print(c(x,y)), df[,'first'], df[,'second'])

## [1] "a" "1"
## [1] "b" "2"
## [1] "c" "3"
## [1] "d" "4"

#other example

mapply(function(x,y) print(c(x,y)), df[,'first'], df[,'second'])[0]
## [1] "a" "1"
## [1] "b" "2"
## [1] "c" "3"
## [1] "d" "4"
## character(0)