在R中循环数据帧长度的正确方法

经过今天的大量调试，令我沮丧的是，我发现：

for (i in 1:0) {
     print(i)
}

实际上，在R中分别打印1和0。写入时出现了问题

for (i in 1:nrow(myframe) {
     fn(i)
}

如果nrow（myframe）==0，我本来打算根本不执行它。正确的更正是否只是：

if (nrow(myvect) != 0) {
    for (i in 1:nrow(myframe) {
        fn(i)
    }
}

---

或者有没有更合适的方法来实现我在R中想要的功能？

您可以使用

seq\u来代替：

vec <- numeric() 
length(vec)
#[1] 0

for(i in seq_along(vec)) print(i)   # doesn't print anything

vec <- 1:5

for(i in seq_along(vec)) print(i)
#[1] 1
#[1] 2
#[1] 3
#[1] 4
#[1] 5

vec关于编辑，请参见对应函数
seq_len（NROW（myframe））
。这种用法正是在
for（）
循环中不使用
1:N
的原因，以防最终替换
N
的值为0或负值

另一种方法（只是隐藏循环）是执行
apply（myframe，1，FUN=foo）
，其中
foo
是一个函数，它包含您要对
myframe
的每一行执行的操作，并且可能只是从循环体中剪切和粘贴。
对于向量，有
seq\u
，对于数据帧，您可以使用
seq_len

for(i in seq_len(nrow(the.table)){
    do.stuff()
}

我认为R中最合适的方法是使用
apply
函数。通常，有一个
apply
函数可以做到这一点。通常，你不需要序列

下面的示例将
diff
应用于每一列或每一行

> d <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)

隔着一排

> apply(d, 1, diff)
[1] 5 5 5 5 5

再次遍历列，返回一个矩阵

> sapply(d, diff)
     x y
[1,] 1 1
[2,] 1 1
[3,] 1 1
[4,] 1 1

请参见此链接以了解应用
显然，前面的所有答案都可以完成这项工作

我喜欢这样的东西：

rows_along <- function(df) seq(nrow(df))

完全不同的答案，它只是一个包装。
但我认为它更具可读性/直观性。
“我认为R中最合适的方法是使用apply函数”——恕我直言，我认为这不是一个好建议。有两种或两种以上的方法做某事是可以的，但“错误的方法”不可能是最明显的、通常可行的方法，而“正确的方法”就在后面；那只是在搞乱人们的头脑。为了它的价值。
> sapply(d, diff)
     x y
[1,] 1 1
[2,] 1 1
[3,] 1 1
[4,] 1 1

rows_along <- function(df) seq(nrow(df))

for(i in rows_along(df)) # do stuff