在R中创建一个简单的for循环

我有一个名为“Volume”的TIBLE，其中存储了一些数据（10列-前2列是字符，30行）。 现在我想计算与我的tibble的第3列相对应的每一列的相对体积。 我当前的解决方案如下所示：

rel.Volume_unmod = tibble(
            "Volume_OD" = Volume[[3]] / Volume[[3]],
            "Volume_Imp" = Volume[[4]] / Volume[[3]],
            "Volume_OD_1" = Volume[[5]] / Volume[[3]],
            "Volume_WS_1" = Volume[[6]] / Volume[[3]],
            "Volume_OD_2"  = Volume[[7]] / Volume[[3]],
            "Volume_WS_2" = Volume[[8]] / Volume[[3]], 
            "Volume_OD_3" = Volume[[9]] / Volume[[3]],
            "Volume_WS_3" = Volume[[10]] / Volume[[3]])
rel.Volume_unmod 

我想保留tibble结构和标签。我确信有更好的解决方案，但我对R比较陌生，所以我不太清楚。我尝试的是这样的，但实际上我无法运行：

rel.Volume = NULL
for(i in Volume[,3:10]){

rel.Volume[i] = tibble(Volume = Volume[[i]] / Volume[[3]])
}

模型数据 因为您没有提供一些数据，所以我按照您提供的描述创建了一些模型数据。在这里：

set.seed（1）
体积模型数据
因为您没有提供一些数据，所以我按照您提供的描述创建了一些模型数据。在这里：

set.seed（1）
体积没有最小的工作示例，很难猜测变量
Volume
实际指的是什么。除此之外，您的
for
-循环似乎存在问题：

for(i in Volume[,3:10]){

假设
卷
引用的是
数据帧
或
tible
，这将导致索引介于3和10之间的实际列向量依次分配给
i
。您可以通过将
print（i）
放入循环中来验证这一点。但在循环内部，似乎您实际上想要使用
i
作为变量，仅包含当前列的索引作为数字（而不是列本身）：

另外，两个括号通常用于列表，而不是
data.frames
或
tibbles
。（但是，您可以这样做，因为
data.frames
是列表的特例。）

最后但并非最不重要的一点是，在尝试重新分配给该变量时，使用
NULL
初始化变量
rel.Volume
，将导致错误，因为您尚未告知
R
，
rel.Volume
应该是什么

如果您愿意，请尝试以下方法（感谢@Edo提供的示例数据）：

既然你说你是新来的
R
，坦率地说，我建议你在学习基础知识的时候不要使用Tidyverse软件包。根据我的经验，从长远来看，你最好先学习base-
R
，在你更熟悉核心语言的时候加上“糖”。以后您仍然可以学习使用Tidyverse函数（但是，为什么会有人？；-）。
没有一个简单的工作示例，很难猜测变量
Volume
实际指的是什么。除此之外，您的
for
-循环似乎存在问题：

for(i in Volume[,3:10]){

假设
卷
引用的是
数据帧
或
tible
，这将导致索引介于3和10之间的实际列向量依次分配给
i
。您可以通过将
print（i）
放入循环中来验证这一点。但在循环内部，似乎您实际上想要使用
i
作为变量，仅包含当前列的索引作为数字（而不是列本身）：

另外，两个括号通常用于列表，而不是
data.frames
或
tibbles
。（但是，您可以这样做，因为
data.frames
是列表的特例。）

最后但并非最不重要的一点是，在尝试重新分配给该变量时，使用
NULL
初始化变量
rel.Volume
，将导致错误，因为您尚未告知
R
，
rel.Volume
应该是什么

如果您愿意，请尝试以下方法（感谢@Edo提供的示例数据）：

既然你说你是新来的
R
，坦率地说，我建议你在学习基础知识的时候不要使用Tidyverse软件包。根据我的经验，从长远来看，你最好先学习base-
R
，在你更熟悉核心语言的时候加上“糖”。以后您仍然可以学习使用Tidyverse函数（但是，为什么会有人？；-）。
欢迎使用堆栈溢出。请使您的问题具有可复制性：使用
dput（卷）
将数据的副本粘贴到问题中，请参见欢迎使用堆栈溢出。请使您的问题具有可复制性：使用
dput（Volume）
将数据的副本粘贴到问题中参见询问“为什么有人会学习Tidyverse函数”是一种狭隘的做法。
tidyverse
软件包是下载量最大的软件包之一，这是因为人们看到了其中的价值。然后，如果你不喜欢它们，那么很公平：你不必使用它们。您可以使用base-R自己编写所有代码。但是，
tidyverse
函数经过测试，它们有很好的文档，提供了可以理解的错误和警告。这取决于你的范围。在大多数R课程中，
tidyverse
是必须的。[继续]如果您不喜欢
tidyverse
，我建议您查看
data.table
。这是基于一个不同的概念，但它是（对许多人来说）现在使R极具竞争力的原因<代码>数据。表
围绕一致性、速度和简洁性的概念构建。而且它比
tidyverse
软件包对其他软件包更友好（因为一些tidyverse函数修改了一些base-R函数）。请查看更多关于主题的信息。对不起，最后一个短语的意思是相当开玩笑地指代正在进行的关于tidyverse的“火焰战争”。我认为这是显而易见的。我编辑了我的帖子，加入了一个闪烁的笑脸，让它更清晰。无论如何，我想你并没有真正理解我想要表达的意思：我只是建议你在学习基本知识的时候不要使用tidyverse。从我教R的经验来看，对于大多数初学者来说，理解核心语言已经足够难了。从长远来看，你通常最好先学习实际的基础知识，并在学习过程中添加语法糖。哎呀，哈哈，对不起我并不是故意说得不好。实际上，我只是想帮助卡洛。我想通常是初学者
rel.Volume[i] = tibble(Volume = Volume[[i]] / Volume[[3]])

set.seed(1)

Volume <- data.frame(ID = sample(letters, 30, TRUE),
                     GR = sample(LETTERS, 30, TRUE),
                     Vol1 = rnorm(30),
                     Vol2 = rnorm(30),
                     Vol3 = rnorm(30))

rel.Volume <- Volume[1:2] # Assuming you want to keep the IDs.
# Your data.frame will need to have the correct number of rows here already.

for (i in 3:ncol(Volume)){ # ncol gives the total number of columns in data.frame
  rel.Volume[i]  = Volume[i]/Volume[3]
}

# OK, this one messes up variable names...
rel.V.2 <- data.frame(sapply(X = Volume[3:5], FUN = function(x) x/Volume[3]))

rel.V.3 <- data.frame(Map(`/`, Volume[3:5], Volume[3]))