是否将for（）函数中打印的值保存为变量？

我对R真的是个新手，我仍在努力学习（）函数。我的数据示例dput（MergedData）已链接（我对长度表示歉意；我尝试尽可能缩短它）。我在做一个小项目，我有以下功能：

new.trend <- function(MergedData)
{
  ret <- as.list(rep(NA, length(MergedData))) 
  ma.sig <- ma.crossover(MergedData)
  pricebreak <- price.channel(MergedData)
  sig <- intersect(which((ma.sig[1,])==1), which(!pricebreak[1,]==0))
  for (i in sig) { #Calculates output variables based on active signals
    x <- MergedData[[i]]
    x <- xts(x[,-1], order.by=x[,1])
    dev20 <- (x[,4]-SMA(x[,4], n=20))/x[,4]*100
    dev50 <- (x[,4]-SMA(x[,4], n=50))/x[,4]*100
    RSI <- RSI(x[,4], n=14)
    ret[[i]]<- na.omit(merge(tail(dev20, n=1L), tail(dev50, n=1L), tail(RSI, n=1L)))
  }
  na.omit(print(ret))
}
print(new.trend(MergedData))

但是我想检索在for（）函数中打印的内容，例如：

> for (i in sig) { #Calculates output variables based on active signals
+     x <- MergedData[[i]]
+     x <- xts(x[,-1], order.by=x[,1])
+     dev20 <- (x[,4]-SMA(x[,4], n=20))/x[,4]*100
+     dev50 <- (x[,4]-SMA(x[,4], n=50))/x[,4]*100
+     RSI <- RSI(x[,4], n=14)
+     print(ret[[i]]<- na.omit(merge(tail(dev20, n=1L), tail(dev50, n=1L), tail(RSI, n=1L))))
+ }- (x[,4]-SMA(x[,4], n=50))/x[,4]*100
        RSI <- RSI(x[,4], n=14)
        print(ret[[i]]<- na.omit(merge(tail(dev20, n=1L), tail(dev50, n=1L), tail(RSI, n=1L))))
      }

             EUR.LAST EUR.LAST.1      EMA
2017-02-09 -0.6968559  0.3526983 44.68176
             GBP.LAST GBP.LAST.1      EMA
2017-02-09 -0.1920461   1.027927 52.27664
            CHF.OPEN CHF.OPEN.1      EMA
2017-02-09 0.5066387 -0.7241689 52.56533
           PLN.CLOSE PLN.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 0.2824105   -1.569392 48.24069
           TRY.CLOSE TRY.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -2.315328  -0.2501765 42.52731
             ZAR.CLOSE ZAR.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.09598239   -1.492148 46.06286
            CLP.CLOSE CLP.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.2433194   -2.112368 40.93616
           MXN.CLOSE MXN.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -2.460443   -3.490762 34.67792
            PEN.CLOSE PEN.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.4138617   -1.974541 37.84737
             CNY.CLOSE CNY.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.08749199  -0.5004658 44.39283
            IDR.CLOSE IDR.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.4064827   -0.631571 35.91677
           INR.CLOSE INR.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -1.291429   -1.594705 21.83156
            KRW.CLOSE KRW.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.8529425   -2.840274 34.61214
           MYR.CLOSE MYR.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 0.1407816  -0.4020273 49.80231
           SGD.CLOSE SGD.CLOSE.1      EMA
2017-02-09  0.123548  -0.7103133 49.73621
           PHP.CLOSE PHP.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 0.1355443    0.236601 55.61772
           THB.CLOSE THB.CLOSE.1      EMA
2017-02-09 -0.518655   -1.396926 23.51997

>for（i in sig）{#根据活动信号计算输出变量
+好的，现在我明白了。如果你想保持循环，你可以改变：

 na.omit(print(ret))

到

尝试使用apply函数计算数据帧或时间序列。
在R中，最好避免像
ret#create zoo object这样的构造
>z z
第1栏第2栏
2017-01-01       1       5
2017-01-02       2       6
2017-01-03       3       7
>#创建计算每行的函数
>f#将函数f应用于zoo（z）对象的每一行（边距=1），转置矩阵并创建zoo时间序列
>res%t%>%as.zoo（，order.by=rownames（）
>res
第1栏第2栏
2017-01-01       1      25
2017-01-02       4      36
2017-01-03       9      49
>类（res）
[1] “动物园”
> 
谢谢你的建议，但由于某些原因，我仍然得到与na相同的结果。省略（print（ret））我真的很感谢第二次尝试：），但它给了我“在
[.xts
（x，！is.na（x））中的错误：'I'或'j'超出范围”。我还尝试了na.omit（do.call（ret，merge）），但它返回了一个空矩阵。嗯……我试图用dget加载数据，但R失败。你能转储dput中的数据吗？@kwicher抱歉，删除了以前的评论，因为我认为这样更容易为你提供实际数据和我用于在R中编制索引的代码。这是原始数据，这是正确组织它的函数：抱歉，但这是ngs不在一起玩…你在提供的数据/代码中缺少了一些东西。你真的必须创建一个最小的完整示例，将错误重新创建为独立脚本谢谢你！我正在努力成为一个更好的R程序员，所以风格指针非常受欢迎：）。有什么原因使apply比ret’apply更受青睐吗'允许您管理数组索引，它使您的代码简洁明了。您将避免常见数组中出现的许多错误。'for'在apply内部可以循环，但在R中，向量化解决方案更优雅，这是为了节省您的时间。请尝试在R中使用向量而不是循环。请注意，这不会使用dplyr中的任何内容，除了
%>%和从magrittr导入的代码，因此
库（dplyr）
可以替换为
库（magrittr）
，以最小化依赖关系。
 na.omit(print(ret))

lapply(ret, function(x) x[!is.na(x)])

library(dplyr)
library(zoo)
#create zoo object
z <- zoo(data.frame(column1 = c(1, 2, 3), column2 = c(5, 6, 7)), order.by = seq(from = as.Date('2017-01-01'), by = 'day', length.out = 3))
z
#create function to calculate each row
f <- function(row){
    row ^ 2
}
#apply function f to each row (MARGIN = 1) of zoo (z) object, transpose matrix and create zoo time series
res<-apply(z,MARGIN = 1,function (row) f(row)) %>% t %>% as.zoo(.,order.by=rownames(.))
res
class(res)

> library(dplyr)
> library(zoo)
> #create zoo object
> z <- zoo(data.frame(column1 = c(1, 2, 3), column2 = c(5, 6, 7)), order.by = seq(from = as.Date('2017-01-01'), by = 'day', length.out = 3))
> z
        column1 column2
2017-01-01       1       5
2017-01-02       2       6
2017-01-03       3       7
> #create function to calculate each row
> f <- function(row){
+     row ^ 2
+ }
> #apply function f to each row (MARGIN = 1) of zoo (z) object, transpose matrix and create zoo time series
> res<-apply(z,MARGIN = 1,function (row) f(row)) %>% t %>% as.zoo(.,order.by=rownames(.))
> res
        column1 column2
2017-01-01       1      25
2017-01-02       4      36
2017-01-03       9      49
> class(res)
[1] "zoo"
>