R函数不返回预期的向量

我试图根据两个分组（门和环境）计算平均值（以及其他计算），我想重定向到输出到一个文件。我知道下面的代码是有效的

new_df = myDF[(myDF$Environment=='Water_MarineTreated') & (myDF$Phylum=='Acidobacteria'),]
print(mean(new_df$pH))

然而，因为有如此多的环境和众多的门，我觉得一个包含循环的函数是最好的方法。我有一个函数，它取一个向量的名称和计算的名称（例如，mean、sd、var等），循环遍历每个环境和每个门，计算每个排列的平均pH值，将其添加到向量，然后返回向量。不幸的是，返回值是“数值（0）”。虽然这是返回我告诉它，它不是我想要的

我认为规则是每篇文章有一个问题，所以如果有人能解释为什么有一个返回的空向量，而不是一个充满pH均值的向量，我将不胜感激。如果规则可以稍微弯曲一点，有人可以回答为什么“eName=numeric（）”不起作用，我也会很感激。如果我在内部循环中放置一个伪print语句，当我使用eName=numeric（）时，如果我初始化Water\u MarineTreated=numeric（），则不会打印任何内容，因为该伪语句在printed中

我的函数和函数调用可以在下面看到

    fileName = 'mini.txt'    
    myDF = read.csv(fileName, header = TRUE, sep = ' ')
    environment = unique(unlist(myDF$Environment, use.names = FALSE))
    phyla = unique(unlist(myDF$Phylum, use.names = FALSE))

    Statistics = function(eName, funName)
    {
       #eName = numeric() #This approach does not work?!!
       for (i in environment)
       {   
          for (j in phyla)
          {   
             stats_df = myDF[(myDF$Environment==i) & (myDF$Phylum==j),]

             if (i == deparse(substitute(eName)))
             {   
                #Water_MarineTreated == c(Water_MarineTreated, funName(as.numeric(stats_df$pH)))
                eName == c(eName, funName(as.numeric(stats_df$pH)))
                print('dummy_statement')
              }   
          }   
       }   
       return(eName)
    }

    Water_MarineTreated = numeric()
    Water_MarineTreated = Statistics(Water_MarineTreated, mean)
    print(Water_MarineTreated)

输入的示例如下所示：

Phylum pH Environment 
Acidobacteria 5.4 Water_MarineTreated 
Acidobacteria 6.1 Water_PondTreated
Acidobacteria 6.1 Water_MarineTreated 
Acidobacteria 5.6 Water_MarineTreated 
Acidobacteria 6.2 Water_MarineTreated 
Deinococcus_Thermus 4.9 Water_MarineTreated 
Firmicutes 5.1 Water_MarineTreated 
Firmicutes 5.5 Water_MarineTreated 

---

data.table

包提供了一种非常好的语法，可以按组快速计算函数。考虑下面的例子：

library(data.table)

# Convert sample data to a data.table:
dt <- as.data.table(mtcars)

# Calculate the mean and median mpg by cyl and gear, where carb < 8:
dt[carb<8, # The "where clause"
   list(mpg.mean=mean(mpg), mpg.med=median(mpg)), # What you want to calculate
   by=list(cyl,gear)] # The groups go here
#   cyl gear mpg.mean mpg.med
#1:   6    4   19.750   20.10
#2:   4    4   26.925   25.85
#3:   6    3   19.750   19.75
#4:   8    3   15.050   15.20
#5:   4    3   21.500   21.50
#6:   4    5   28.200   28.20
#7:   8    5   15.800   15.80
#8:   6    5   19.700   19.70

库（data.table）
#将示例数据转换为data.table：
dt您的解决方案可以使用
plyr
软件包获得：

library(plyr)
ddply(mtcars,.(mpg,cyl),colwise(mean))

对于您的数据，如果您试图查找除Environment和Phylum之外的所有列的平均值（并假设这些是数字）

注：如果你想要SD，用SD替换平均值。
 你在循环的中线：

eName == c(eName, funName(as.numeric(stats_df$pH)))

双等号
==
表示比较并返回
TRUE
或
FALSE
，它不执行任何赋值。因此，
eName
开始时是一个空向量，从来没有分配过任何内容。这只是我喜欢
的原因之一，我完全看到了错误（=！=）。我更改了它，它将返回一个结果。您关于覆盖的评论也是正确的。我将修改我的代码或使用其他建议。谢谢。我对R很陌生，我不熟悉那个软件包。我已经安装了它，它完全符合我的要求，只需要很少的编码。非常感谢。
eName == c(eName, funName(as.numeric(stats_df$pH)))

eName[i] <- ...

eName[i,] <- ...