在R中重复循环并添加列

我正在尝试构建一个R代码，它将接受我的循环并运行20次。每次我都想在现有数据框中添加一列。在这里，我尝试了三次添加代码，但我觉得必须有一种更简单的方法来实现自动化。我非常感谢你的帮助

我的原始数据文件（称为“igel”）包含两列（“年份”和“网格”）和1096行。在循环中，我从“Grid”列中选择一个随机数，并检查它之前是否已被选中。如果是，则将0添加到新列中；如果不是，则将添加1

代码如下：

a <- data.frame(matrix(ncol = 2, nrow = 0))
x <- c("number", "count")
colnames(a) <- x

for (i in 1:1096) {
num_i <- sample(igel$Grid, 1)
count_i <- c(if (num_i %in% a$number == TRUE) {0} else {1})
a<-a %>% add_row(number = num_i, count = count_i)
}

b <- data.frame(matrix(ncol = 2, nrow = 0))
x <- c("number", "count")
colnames(b) <- x

for (i in 1:1096) {
num_i <- sample(igel$Grid, 1)
count_i <- c(if (num_i %in% b$number == TRUE) {0} else {1})
b<-b %>% add_row(number = num_i, count = count_i)
}

c <- data.frame(matrix(ncol = 2, nrow = 0))
x <- c("number", "count")
colnames(c) <- x

for (i in 1:1096) {
num_i <- sample(igel$Grid, 1)
count_i <- c(if (num_i %in% c$number == TRUE) {0} else {1})
c<-c %>% add_row(number = num_i, count = count_i)
}

df.total<- cbind(a$count,b$count, c$count) 

---

a考虑
sappy
甚至它的包装器，
复制
并在向量计算中分别计算数字和计数，而不是在循环中逐行增长对象

# RUNS 3 SAMPLES OF igel$Grid 1,096 TIMES (ADJUST 3 TO ANY POSITIVE INT LIKE 20)
grid_number <- data.frame(replicate(3, replicate(1096, sample(igel$Grid, 1))))

# RUNS ACROSS 3 COLUMNS TO CHECK CURRENT ROW VALUE IS INCLUDED FOR ALL VALUES BEFORE ROW
grid_count <- sapply(grid_number, function(col)
                       sapply(seq_along(col), function(i) 
                                 ifelse(col[i] %in% col[1:(i-1)], 0, 1)
                             )
                     )

尽量避免遍历行。这几乎没有必要，如果有的话。以下是一种方法（用1096替换n，用igel$Grid替换elem）：

非常感谢你的代码。我两个都试过了，效果都很好@冻糕，我怎样才能把行中的数字相加，而不是打印成1或0？这可以很容易地在代码中实现吗？请在下面询问我的实际答案，而不是在这里问你的问题。另外，是否要将一行的列相加作为结果？如果是这样，请查看
colSums
。非常感谢您提供的代码！这很好用。但是，我觉得即使我在sample函数中添加了“replace=FALSE”，它仍然会对数据点重新采样。我希望得到具有相同数字的不同序列（有些序列出现多次，如果它们在开始样本中出现，这是可以的）。网格编号在每次迭代中，您只采样1个编号。如果样本量大于输入值的数量，则使用
replace=FALSE
将不同于
TRUE
。感谢您的输入。我通过使用以下代码来解决它：
grid\u number
dim(df.total)
# [1] 1096    3

dim(grid_count)
# [1] 1096    3

n = 20
elem = 1:5
df.total = list()
for  (i in 1:5) {
    a = data.frame(number = sample(elem, n, replace=TRUE))
    a$count = as.numeric(duplicated(a$number))
    df.total[[i]] = a
}

df.total = as.data.frame(df.total)
df.total
##    number count number.1 count.1 number.2 count.2 number.3 count.3 number.4 count.4
## 1       4     0        2       0        5       0        4       0        1       0
## 2       3     0        5       0        3       0        4       1        3       0
## 3       5     0        3       0        4       0        2       0        4       0
## 4       5     1        1       0        2       0        5       0        3       1
## 5       2     0        4       0        2       1        5       1        5       0
## 6       4     1        2       1        2       1        5       1        5       1
## 7       5     1        1       1        3       1        2       1        4       1
## 8       5     1        2       1        5       1        5       1        4       1
## 9       2     1        1       1        1       0        1       0        1       1
## 10      3     1        1       1        5       1        4       1        1       1
## 11      5     1        3       1        1       1        3       0        5       1
## 12      2     1        1       1        2       1        5       1        1       1
## 13      3     1        5       1        4       1        5       1        4       1
## 14      1     0        4       1        2       1        4       1        1       1
## 15      4     1        4       1        2       1        5       1        1       1
## 16      4     1        2       1        5       1        2       1        5       1
## 17      3     1        1       1        1       1        3       1        2       0
## 18      2     1        2       1        2       1        2       1        2       1
## 19      2     1        3       1        1       1        2       1        1       1
## 20      1     1        3       1        2       1        1       1        3       1