R 尝试创建数据帧作为循环的结果

我试图创建一个数据帧，它是循环的结果：

variation <- seq(0.10, 3, 0.5)
for (i in seq_along(variation)) {
  x <- iris %>% mutate(newLength = Sepal.Length + variation[i])
  newSum <- x %>% summarise(newSum = sum(newLength))
  oldSum <- iris %>% summarise(oldSum = sum(Sepal.Length))

  df <- cbind(variation[i], oldSum, newSum)
  z <- rbind(df)
  print(z)
}

我期望的输出是：

 variation[i] oldSum newSum
         0.1  876.5  891.5
         0.6  876.5  966.5
         1.1  876.5 1041.5
         1.6  876.5 1116.5
         2.1  876.5 1191.5
         2.6  876.5 1266.5

---

我做错了什么？

rbind将多行绑定在一起。如果只给它一个df，它将返回该数据帧。尝试rbindz，df将新的df附加到旧的z

variation <- seq(0.10, 3, 0.5)
for (i in seq_along(variation)) {
  x <- iris %>% 
    mutate(newLength = Sepal.Length + variation[i])
newSum <- x %>% 
    summarise(newSum = sum(newLength))
oldSum <- iris %>% 
  summarise(oldSum = sum(Sepal.Length))    
df <- cbind(variation[i], oldSum, newSum)
z <- rbind(z,df)
print(z)
}

---

请注意，z不会被清除，因此您可能希望在开始循环之前对其进行初始化。类似于z=NULL的东西可以确保它是空的。

rbind将多行绑定在一起。如果只给它一个df，它将返回该数据帧。尝试rbindz，df将新的df附加到旧的z

variation <- seq(0.10, 3, 0.5)
for (i in seq_along(variation)) {
  x <- iris %>% 
    mutate(newLength = Sepal.Length + variation[i])
newSum <- x %>% 
    summarise(newSum = sum(newLength))
oldSum <- iris %>% 
  summarise(oldSum = sum(Sepal.Length))    
df <- cbind(variation[i], oldSum, newSum)
z <- rbind(z,df)
print(z)
}

---

请注意，z不会被清除，因此您可能希望在开始循环之前对其进行初始化。类似于z=NULL的函数可以确保它是空的。

您应该尝试像outer这样的向量化函数来完成分析的主要复杂部分：

data.frame(
  variation,
  oldSum=sum(iris$Sepal.Length),
  newSum=colSums(outer(iris$Sepal.Length, variation, FUN=`+`))
)

#  variation oldSum newSum
#1       0.1  876.5  891.5
#2       0.6  876.5  966.5
#3       1.1  876.5 1041.5
#4       1.6  876.5 1116.5
#5       2.1  876.5 1191.5
#6       2.6  876.5 1266.5

正如@Frank所指出的，您可以进一步简化/加速：

sum.sl <- sum(iris$Sepal.Length)
data.frame(
  variation,
  oldSum=sum.sl,
  newSum=sum.sl + length(iris$Sepal.Length)*variation
)

---

您应该尝试使用像outer这样的矢量化函数来完成分析的主要复杂部分：

data.frame(
  variation,
  oldSum=sum(iris$Sepal.Length),
  newSum=colSums(outer(iris$Sepal.Length, variation, FUN=`+`))
)

#  variation oldSum newSum
#1       0.1  876.5  891.5
#2       0.6  876.5  966.5
#3       1.1  876.5 1041.5
#4       1.6  876.5 1116.5
#5       2.1  876.5 1191.5
#6       2.6  876.5 1266.5

正如@Frank所指出的，您可以进一步简化/加速：

sum.sl <- sum(iris$Sepal.Length)
data.frame(
  variation,
  oldSum=sum.sl,
  newSum=sum.sl + length(iris$Sepal.Length)*variation
)

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谢谢！但是上面的脚本生成我想要的输出6次。它应该只有一个。您将print命令放在循环中，因此它将每次打印6次，其中将有一个额外的行。如果您只想打印一次，请将printz放在for循环之外。谢谢！但是上面的脚本生成我想要的输出6次。它应该只有一个。您将print命令放在循环中，因此它将每次打印6次，其中将有一个额外的行。如果只想打印一次，请将printz放在for循环之外。因为outer会占用内存，我可能会从colSumsouterx，y，`+`切换到sumx+lengthx*y，也称为oldSum+lengtholdSum*variation@Frank-是的，在数字变得相当大之前，这不太重要，但是你的例子肯定更简单/更快，并且允许更好地重构代码。因为外部会占用内存，我可能会从colSumsouterx，y，`+`切换到sumx+lengthx*y，也就是oldSum+lengtholdSum*variation@Frank-是的，在数字变得相当大之前，这不太重要，但是您的示例当然更简单/更快，并且允许更好地重构代码。