如何在R中为for循环中的渐进文件填充数据帧行

我试图分析一些从实验测试中获得的数据，其中记录了几个变量。我已经在R中导入了一个数据帧，我想通过处理这些数据来获得一些统计信息。 特别是，我想用与导入的数据帧相同的变量名填充一个空数据帧，但要使用诸如平均值、中值、模式、最大值、最小值和分位数等统计特性作为每个变量的行。 输入数据帧类似于60列x 250k行

我已经使用

apply

实现了这一点，就像下面的代码行中针对单个输入文件所做的那样

df[1,] <- apply(mydata,2,mean,na.rm=T)
df[2,] <- apply(mydata,2,sd,na.rm=T)
...

实际上，我记不起这段代码给出的错误消息，但问题是我甚至无法运行它，因为它不工作

我是R的初学者，所以我没有太多使用这种语言的经验。有办法做到这一点吗？是否可以使用其他功能来代替应用和分配）

编辑：

我在这里添加了一个简单的表描述，它表示我正在使用的输入数据帧。很抱歉，这里的数据可视化很差。基本上，我使用的输入数据帧是.csv导入的文件，看起来像表格，第一行是列描述，也就是测量变量的名称，下面的行是获取的数据。我对每个文件中的每个变量进行了250000次采集，我有5-8个这样的文件作为我的输入

Current [A] | Force [N] | Elongation [%] | ...
—————————————————————————————————————

Value_a_1 | Value_b_1 | Value_c_1 | ...

我只想获得一个像这样的数据帧作为输出，具有相同的变量名称，但是具有统计值作为行。例如，第一行不是为每个变量获取的第一个值，而是每个变量的250k次采集的平均值。第二行是标准差，第三行是方差，依此类推。

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我已经成功地为输出摘要统计信息构建了空数据帧，只包含列，还没有行。我只想填充它们，并在for循环中迭代执行此操作。

不确定数据是什么样子，但您可以执行以下操作，

lst

表示数据帧列表

lst <- list(iris[,-5],mtcars,airquality)
lapply(seq_along(lst), 
       function(x) sapply(lst[[x]],function(x)
         data.frame(Mean=mean(x,na.rm=TRUE),
                    sd=sd(x,na.rm=TRUE))))

如果所有文件都在同一目录中，请将工作目录设置为该目录，并使用

list.files（）

或

ls（）

沿输入文件移动

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如果它们共享相同的列名，您可以

rbind

将结果绑定到单个数据集中。

您可以添加其中一个数据集的样本以及会发生什么情况吗？请按所示进行编辑。谢谢您的回答！我会尽快尝试的！嗨，尼尔森！实际上这个答案不起作用，因为mean和sd处理列表lst中包含的每个数据帧，但不处理该数据帧的每个列。因此，输出类似于[[1]][，1]表示NA sd NA，并警告“参数不是数字或逻辑：返回NA”。您能解释一下原因吗？没有样本数据，因此不确定哪里出了问题。使用

dput

提供数据。另外，请将您运行的代码添加到您的问题中。是的，对不起。我并不是想不惜任何代价使用foor循环，我只是想得到正确的结果。我知道你的答案和内置的数据帧配合得很好。可能问题出在我使用的对象的类中。内置dataframe返回一个类[1]“data.frame”，而我使用的类不同于[1]“tbl_df”“tbl”“data.frame”。今天晚上我会试着发dput，我现在正在打电话。嗨@NelsonGon！实际上，在我对输入文件使用“as.data.frame”之后，它工作得很好！

lst <- list(iris[,-5],mtcars,airquality)
lapply(seq_along(lst), 
       function(x) sapply(lst[[x]],function(x)
         data.frame(Mean=mean(x,na.rm=TRUE),
                    sd=sd(x,na.rm=TRUE))))

lapply(lst, sapply, function(x) 
data.frame(Mean = mean(x, na.rm = TRUE), sd = sd(x, na.rm = TRUE)))