按行求和数据帧R（最快的方式！）
目前，我使用for循环来表示行的总和，如下所示按行求和数据帧R（最快的方式！）,r,performance,dataframe,row,R,Performance,Dataframe,Row,目前，我使用for循环来表示行的总和，如下所示 dat <- c(1,2,3,4) dat1 <- c(1,2,3,4) dat2 <-c(1,2,3,4) df <- data.frame(dat,dat1,dat2) sum <- NULL for (i in 1:nrow(df)){ i <- sum(df[i,],na.rm=T) sum <- rbind(sum,i) dat我们可以使用行和，这将比通过行的循环快得多，因为行和针
dat <- c(1,2,3,4)
dat1 <- c(1,2,3,4)
dat2 <-c(1,2,3,4)
df <- data.frame(dat,dat1,dat2)
sum <- NULL
for (i in 1:nrow(df)){
i <- sum(df[i,],na.rm=T)
sum <- rbind(sum,i)
dat我们可以使用行和
，这将比通过行的循环快得多，因为行和
针对此类操作进行了矢量化优化
matrix(rowSums(df, na.rm = TRUE))
@如果您想要一列的矩阵，AlgoQuant只需用矩阵
换行即可