R 数据帧代码似乎在仅解决第一行后停止？

我正在运行下面的代码行，以使用给定的公式预测值。我使用m作为值来计算该特定行中缺少的数据

m <- 2
UM.Item[m,]
for (j in 1:nUsers){
  if (UM.Item[m, j] == 0) {
    UM.Item[m, j] = (ItemAverage[m] - µ) + (UserAverage[j] - µ) + µ
  }
}
UMGlobal <- UM.Item[m,]
UMGlobal

---

m只是为了好玩，与其他编程语言相比，大多数循环操作都可以在R中以不同的方式完成。如果我需要在pxq矩阵a的位置I，j处替换零，我可以生成一个pxq矩阵B，除了所需的I，j元素之外的所有0，然后我可以添加a+B


我知道对于某个常量值µ，表达式：

（ItemAverage[m]-µ）+（UserAverage[j]-µ）+µ
或
ItemAverage[m]+UserAverage[j]-µ
是“行[m]的平均值加上列[j]的平均值减去µ”


我可以通过列和行获得平均值，并使用它们构建一个（pxq）矩阵C，每个I，j元素作为第I行和第j列平均值的总和。在R执行C-µ将µ减去C的每个元素。我可以将C*D=B相乘，其中D是一个（pxq）矩阵，除了我需要在原始数据矩阵中替换的（I，j）位置，其中我需要1。请注意，*是简单的数字乘法运算符


现在，如果我测试逻辑表达式A==0，我将得到一个pxq矩阵，其中元素为假，在感兴趣的[I，j]位置为真。我需要将这样一个逻辑矩阵分别转换为0和1，以便得到D。我不能使用数据类型转换函数，例如
as.integer
，因为矩阵被强制为向量。但是我可以添加0来获得D：

这是代码，它可以被放入一个函数中，以data和mu作为参数

# artificial data
A <-matrix(sample(0:10, 15*4, replace=T), 15, 4)
A

# constant mu of the formula
mu <- 0 # can be any value

# obtaining means by columns and rows  
rmeans <- rowMeans(A)
cmeans <- colMeans(A)

# means by rows to build a matrix of ncol(A) columns 
# a kind of "cbind"
rowsM <- matrix(rmeans, nrow(A), ncol(A))
rowsM

# means by columns to build a matrix of nrow(A) rows
# A kind of "rbind"
colsM <- matrix(cmeans, ncol(A), nrow(A))
colsM
# it should be transposed to sum both 
C <- rowsM + t(colsM)  
C

# getting a matrix with all 0 and 1 where elements need to be replaced
D <- ( A == 0 ) + 0
D

new_A <- A + (C - mu) * D
new_A
#

#人工数据
A只是为了好玩，与其他编程语言相比，大多数循环操作都可以在R中以不同的方式完成。如果我需要在pxq矩阵a的位置I，j处替换零，我可以生成一个pxq矩阵B，除了所需的I，j元素之外的所有0，然后我可以添加a+B


我知道对于某个常量值µ，表达式：

（ItemAverage[m]-µ）+（UserAverage[j]-µ）+µ
或
ItemAverage[m]+UserAverage[j]-µ
是“行[m]的平均值加上列[j]的平均值减去µ”


我可以通过列和行获得平均值，并使用它们构建一个（pxq）矩阵C，每个I，j元素作为第I行和第j列平均值的总和。在R执行C-µ将µ减去C的每个元素。我可以将C*D=B相乘，其中D是一个（pxq）矩阵，除了我需要在原始数据矩阵中替换的（I，j）位置，其中我需要1。请注意，*是简单的数字乘法运算符


现在，如果我测试逻辑表达式A==0，我将得到一个pxq矩阵，其中元素为假，在感兴趣的[I，j]位置为真。我需要将这样一个逻辑矩阵分别转换为0和1，以便得到D。我不能使用数据类型转换函数，例如
as.integer
，因为矩阵被强制为向量。但是我可以添加0来获得D：

这是代码，它可以被放入一个函数中，以data和mu作为参数

# artificial data
A <-matrix(sample(0:10, 15*4, replace=T), 15, 4)
A

# constant mu of the formula
mu <- 0 # can be any value

# obtaining means by columns and rows  
rmeans <- rowMeans(A)
cmeans <- colMeans(A)

# means by rows to build a matrix of ncol(A) columns 
# a kind of "cbind"
rowsM <- matrix(rmeans, nrow(A), ncol(A))
rowsM

# means by columns to build a matrix of nrow(A) rows
# A kind of "rbind"
colsM <- matrix(cmeans, ncol(A), nrow(A))
colsM
# it should be transposed to sum both 
C <- rowsM + t(colsM)  
C

# getting a matrix with all 0 and 1 where elements need to be replaced
D <- ( A == 0 ) + 0
D

new_A <- A + (C - mu) * D
new_A
#

#人工数据
A你所说的“代码在计算第一行后似乎停止了”是什么意思？你是说第一行代码吗？还是第一行数据？（或者第二行，因为您似乎正在修复
m=2
，并且现在只在第二行操作？）是的，对不起。代码本身工作正常，但在计算完第一行数据后，循环似乎停止了。在这种情况下，在计算第二行数据之后，其余的数据保持不变。您需要一个外循环来递增
m
，递增方式与递增
j
的方式相同，因此
for（m In 1:nrow（UM.Item））{for（j In 1:nUsers）{…}
您所说的“代码在计算第一行之后似乎停止了”是什么意思？你是说第一行代码吗？还是第一行数据？（或者第二行，因为您似乎正在修复
m=2
，并且现在只在第二行操作？）是的，对不起。代码本身工作正常，但在计算完第一行数据后，循环似乎停止了。在这种情况下，在计算第二行数据之后，其余的数据保持不变。您需要一个外循环来递增
m
，递增方式与递增
j
相同，因此
for（m In 1:nrow（UM.Item））{for（j In 1:nUsers）{…}