R索引for循环中if-else语句下的函数并返回正确的值

我在正确索引函数以使其返回正确值方面遇到了问题。该函数仅在满足

if

条件且

ifelse

语句处于

for

循环时应用

我已经简化了我的函数和数据集，以使示例在这里重现-我编写它的方式目前不是很有效，但我只想确保索引工作正常，以便我可以尝试将其应用到更复杂的数据集，然后在以后进行优化

首先，我从一些数据开始：

var1 <- seq(100, 500, 100)
matrix1 <- matrix(1:12, ncol=2)
matrix2 <- matrix(c(1,2,5,6,8,9,11,12,14,15,17,20), ncol=2)
matrix3 <- matrix(seq(1,34,3), ncol=2)
list1 <- list(matrix1, matrix2, matrix3)

如果我的

df1

通过了

length

测试，并且如果它不满足长度要求，我想给它一个

NA

值，那么我只尝试应用

func1

当

i=1

，

len=5

和

data3=1505

时；当

i=2

，

len=4

和

data3=1508

时；当

i=3

时，

len=0

so

data3=NA

。简而言之，我想从

for

循环返回的结果是

data3=c（15051508，NA）

---

但是，我现在无法得到这个结果，因为单独运行

I=1

I=2

和

I=3

都有效，我怀疑我有索引问题（我想可能是在

func1

中），但无法解决。谁能给我一些建议吗？

我稍微调整了循环语法：

data3 <- vector(length = 3, mode = "numeric")
for (i in 1:3) {
  vec1 <- var1
  vec2 <- diff(unlist(list1[[i]])[,1])
  df1 <- matrix()
  df1 <- cbind(vec1, vec2)
  len <- length(which(vec2<3))
  if (len>1) {
    v <- func1(df1)
    v <- v[!is.na(v)] #when i = 2, func1 returns a vector of length 2
    data3[[i]] <- v
  }
  else {
    data3[[i]] <- NA
  }
}

data3
[1] 1505 1508   NA

---

data3我想您的函数
func1
中有一个输入错误，应该是

func1 <- function(df1) {
  data1 <- df1[,1]
  data2 <- df1[,2]
  data3 <- vector()
  data3 <- sum(data1, data2)
  return(data3)
}


data3 <- c()
for (i in (1:3)) {
  vec1 <- var1
  vec2 <- diff(unlist(list1[[i]])[,1])
  df1 <- matrix()
  df1 <- cbind(vec1, vec2)
  len <- length(which(vec2<3))
  if (len>1) {
    r <- func1(df1)
  }
  else r <- NA
  data3 <- c(data3,r)
}

我实际上认为我的输出得到了
NA
NA
NA
？我认为我应该将
data3
的值“保存”到一个空向量中，以便将其导出到函数外部，这就是为什么我最初在
data3
中放入
[I]
索引的原因。@Jennifer查看我的更新，然后
data3
保存每次迭代的值
data3 <- vector(length = 3, mode = "numeric")
for (i in 1:3) {
  vec1 <- var1
  vec2 <- diff(unlist(list1[[i]])[,1])
  df1 <- matrix()
  df1 <- cbind(vec1, vec2)
  len <- length(which(vec2<3))
  if (len>1) {
    v <- func1(df1)
    v <- v[!is.na(v)] #when i = 2, func1 returns a vector of length 2
    data3[[i]] <- v
  }
  else {
    data3[[i]] <- NA
  }
}

data3
[1] 1505 1508   NA

func1 <- function(df1) {
  data1 <- df1[,1]
  data2 <- df1[,2]
  data3 <- vector()
  data3 <- sum(data1, data2)
  return(data3)
}


data3 <- c()
for (i in (1:3)) {
  vec1 <- var1
  vec2 <- diff(unlist(list1[[i]])[,1])
  df1 <- matrix()
  df1 <- cbind(vec1, vec2)
  len <- length(which(vec2<3))
  if (len>1) {
    r <- func1(df1)
  }
  else r <- NA
  data3 <- c(data3,r)
}

> data3
[1] 1505 1508   NA