如何使用for循环获取每个列的异常值？

我有571列对应于571种不同的代谢物，还有一列带有参与者ID。使用下面的代码，我可以分别识别每个代谢物有异常值的参与者（平均值+/-3*sd）

我正在处理for循环，但一直遇到错误。任何帮助都将不胜感激

 for ( i in 1:ncol(data[, 2:572]){
  outlier1 <-data[,i] > mean(data[,i]) + 3*sd(data[, i])
  outlier2 <- data[,i] > mean(data[,i]) - 3*sd(data[,i])
  need <- outlier1 + outlier2
  })
 

for（1中的i:ncol（数据[，2:572]）{
异常值1平均值（数据[，i]）+3*sd（数据[，i]）
离群值2平均值（数据[，i]）-3*sd（数据[，i]）
need这里有一个好方法：构建一个自定义函数，然后将其应用于您的列：

## custom function
show_outliers = function(x) {
  my_mean = mean(x)
  my_sd = sd(x)
  is_outlier = (x > my_mean + 3 * my_sd) | (x < my_mean - 3 * my_sd)
  x[!is_outlier] = NA
  return(x)
}

## intialize output
out = data
## apply function to all columns except the first
out[-1] = lapply(out[-1], show_outliers)

##自定义函数
显示异常值=函数（x）{
我的平均数=平均数（x）
my_sd=sd（x）
is_outlier=（x>my_mean+3*my_sd）|（x

如果您想修复for循环，我认为这会起作用：

out <- data             ## work on out, don't modify data
for (i in 2:ncol(out) { ## start at 2, go to ncol(out)
  outlier1 <- out[,i] > mean(out[,i]) + 3*sd(out[, i])
  outlier2 <- out[,i] > mean(out[,i]) - 3*sd(out[,i])

  ## your outlier1 and outlier2 are logical
  ## so we can combine them with OR |
  outliers <- outlier1 | outlier2 
  
  ## modify the data
  out[!all_outliers, i] <- NA
} # delete extra )

out我们可以使用
boxplot.stats
查找异常值

library(dplyr)
data1 <- data %>% 
      mutate(across(-1, 
         ~ replace(., . %in% boxplot.stats(.)$out, NA)))

库（dplyr）
数据1%
突变（跨（-1，
~replace（.%in%boxplot.stats（.%$out，NA）））

out <- data             ## work on out, don't modify data
for (i in 2:ncol(out) { ## start at 2, go to ncol(out)
  outlier1 <- out[,i] > mean(out[,i]) + 3*sd(out[, i])
  outlier2 <- out[,i] > mean(out[,i]) - 3*sd(out[,i])

  ## your outlier1 and outlier2 are logical
  ## so we can combine them with OR |
  outliers <- outlier1 | outlier2 
  
  ## modify the data
  out[!all_outliers, i] <- NA
} # delete extra )

library(dplyr)
data1 <- data %>% 
      mutate(across(-1, 
         ~ replace(., . %in% boxplot.stats(.)$out, NA)))