如何在R中进行迭代？

我使用的数据集包含不同时间点相同变量的值。在下面的例子中，我有变量a和b在时间点1和2的值

> set.seed(1)
> data <- data.frame(matrix(sample(16), ncol = 4))
> names(data) <- paste(rep(c("a", "b"), each = 2), 1:2, sep = "")
> data
  a1 a2 b1 b2
1  5  3 14 13
2  6 10  1  8
3  9 11  2  4
4 12 15  7 16

但我知道在R中使用循环是不可行的，我也不知道如何在R中这样的变量名上循环

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那么，对于我在R中遇到的问题，什么是正确的解决方案呢？

您可以不用迭代：

data$ab1 <- data$a1 + data$b1
data$ab2 <- data$a2 + data$b2

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data$ab1这里有一种方法。我们迭代列名的唯一值，并在这些唯一值与colname值匹配时计算
rowsumes

sapply(unique(sub('\\D', '', names(data))), 
             function(i) rowSums(data[,grepl(i, sub('\\D', '', names(data)))]))
#      1  2
#[1,] 17 23
#[2,] 24 22
#[3,] 14 10
#[4,] 15 11

这将复制您在Stata中使用的相同foreach循环

for(i in 1:2){
  data[, paste("ab", i, sep="")] <- 
    data[,paste("a", i, sep="")] + data[, paste("b", i, sep="")]
}

要以
R
的方式执行此操作

通过
*apply
函数使用一些本机迭代
使用内置的
行和
（如@Sotos）答案
在DATA框架中使用赋值，即“类似”：您也可以考虑将数据转换为长格式。像这样，它不是整齐的数据，因为列名中有信息。@Heroka我实际上将数据重新格式化为宽格式，因为它似乎更易于操作。但你说得对，这并不整齐，所以我可能会重新考虑一下。你的问题似乎不是关于迭代，而是关于Stata在循环中将变量粘贴到名称中的紧凑语法。（也就是说，
for（1:2中的i）{}
在R@jaimedash我的Stata解决方案只是一个例子。因为根据R中不推荐的“Internet”循环，我实际上在寻找一个不涉及循环的解决方案，而是其他迭代方式（例如使用应用和/或函数）.我知道我可以不用迭代，但我一直在寻找一个更复杂的解决方案（并在其中学到了一些东西）.如前所述，我的原始数据集在10个时间点上有大约15个变量的值，因此如果我只是在每个计算中键入，我的R代码将变得相当混乱。好的，对于更复杂的情况，我给出了链接，另一个提示是Heroka给出的：重塑为长格式。（或者在您的情况下：不重塑为宽格式。）我尝试了一个循环，但不知道如何使用这样的循环变量引用列。谢谢！您可以执行
paste0（…）
而不是
paste（…，sep=”“）
data <- transform(data, ab1=a1+b1, ab2=a2+b2)

sapply(unique(sub('\\D', '', names(data))), 
             function(i) rowSums(data[,grepl(i, sub('\\D', '', names(data)))]))
#      1  2
#[1,] 17 23
#[2,] 24 22
#[3,] 14 10
#[4,] 15 11

for(i in 1:2){
  data[, paste("ab", i, sep="")] <- 
    data[,paste("a", i, sep="")] + data[, paste("b", i, sep="")]
}

> data
  a1 a2 b1 b2 ab1 ab2
1 15  1 16 12  31  13
2 10  7 14  3  24  10
3  2  5  9  4  11   9
4  6  8 13 11  19  19

data[paste0('ab', 1:2)] <- sapply(1:2,
                                  function(i)
                                     rowSums(data[paste0(c('a', 'b'), i)]))
data

#   a1 a2 b1 b2 ab1 ab2
# 1  5  3 14 13  19  16
# 2  6 10  1  8   7  18
# 3  9 11  2  4  11  15
# 4 12 15  7 16  19  31