在R中使用map函数代替for循环

抱歉，如果这是一个愚蠢的问题-我对R很陌生，一直在努力自学。我一直在尝试使用map函数而不是for循环重写以下代码

  columnmean <- function(y){
  nc <- ncol(y)
  means <- numeric(nc)
  for(i in 1:nc){
    means[i] <- mean(y[, i])
  }
  means
}

columnmean(mtcars)

---

columnmean您可以使用
map\u dbl
：

columnmean_map <- function(y){
   purrr::map_dbl(y, mean)
}

欢迎来到堆栈溢出！您能阅读并合并来自的元素吗？特别是使用
dput（）
进行输入，然后使用预期数据集的显式示例？感谢您的建议！我不太明白如何使用dput（），但我希望通过包含mtcars数据集，可以让每个人都更容易地了解我看到的问题。对
列mean1
中的两个不同变量使用
y
。（2） 让您在
map
中的匿名函数返回一些内容，并分配整个
map（）
调用的结果，而不是在函数中，例如
意味着，在您理解
map
之前，不要担心
map2
或
imap
（和
map\u dbl
，
map\u chr
等）
columnmean_map <- function(y){
   purrr::map_dbl(y, mean)
}

columnmean_summarise <- function(y){
   dplyr::summarise_all(y, mean)
}