在R中使用循环或lappy

我试图迭代地循环遍历R df的子集，但遇到了一些问题。df$A包含0-1000之间的值。我想根据df$A的每个唯一值对df进行子集，操作该数据，将其保存为一个新的df，然后最终将生成的1000个新的df连接（rbind）成一个单独的df

我当前的单次迭代代码（无循环）如下所示：

dfA = 1
dfA_1 <- subset(df, A == dfA)
:: some ddply commands on dfA_1 altering its length and content ::

dfA=1
dfA_1您真的应该为此使用dplyr包。您想做的事情可能采用以下形式：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(A) %>%
  summarize( . . . ) 

它将更容易做，更容易阅读，更不容易出错，速度更快

dplyr

答案既漂亮又现代，但即使是常规的

plyr

也取代了循环和应用的需要。如果您正在对

A

的每个级别执行某些操作，那么您就可以

ddply（df，.variables=“A”，…）

。不需要在循环中进行子集设置或任何类似的无意义操作。在base R中，您可以执行类似于

do.call的操作（rbind，lappy（split（df，df$A），function（sub.df）{…}）

。你说的“改变它的长度和内容”是什么意思？目前，我一直在使用ddply计算某些值集的nrow，但由于并非所有子集都包含所有值，因此我将结果附加到固定长度的骨架df。我已经为上面的问题添加了更多信息…如果不清楚，请告诉我。