创建一个for循环，它可以过滤并执行许多复杂的操作

我是R的基本用户。我正在尝试构建一个脚本，它可以自动化我的一些工作，以便让我花更多的时间查看问题并解决它们，而不是花时间查找问题

我有一个称为RawData的大型数据帧。这有许多订单条目（相同产品和其他产品的订单）。我想获取一个产品编号，然后将产品分类到我感兴趣测试的所有相关领域

我已经尝试过执行代码，当我指定要查看的产品编号时，所有代码都正常工作

RawData[RawData$productID == "E1540",] -> E1540 

我想做的是用表中的值替换E1540，然后让它循环表中的所有值，执行所有分析，最后，如果答案相关，则将其输出到我可以查看的表中

由于所有代码都用于一次性产品代码，所以我真正想知道的是如何基于我可以设置的产品代码表执行for循环（我想我可以这样做），以便它遍历每一个代码，执行所有分析，然后在用值填充表后继续下一个代码

（我最终根据订单类型、付款类型和客户群对产品ID进行了进一步分类）

任何帮助都将不胜感激

谢谢

为迄今为止的评论喝彩。我会有一个剧本然后再给你。从我所读到的关于这个主题的内容，以及你的答案，我希望能有所收获

谢谢，你们都是明星

使现代化 我想让我的代码做的是遍历列表，在所有条件相同的情况下创建总和，然后进行比较分析（Ab测试），看看其中一个是否优于另一个，将结果作为置信百分比，然后进行下一个

我已经走了这么远，但还有很多错误，一个关键的错误似乎是

if（Conversioncalcd>=0）{：缺少值，其中 需要正确/错误

#创建一个数据框来存储结果
AB_Product_results据我所知，您正在查找
sapply
。您需要指定产品id的列表，例如

list_of_product_ids <- unique(RawData$productID)

list\u of_product\u id这是一种实现您想要的结果的方法。还有其他选择，如weel

IDs <- unique(RawData$productID)

for (ID in IDs) {
  dat <- RawData[RawData$productID == ID, ]
  # Do your analyses with dat here
}

IDs在我看来，您正在尝试按productID匹配数据子集？请查看
match
或
%in%
中的数据示例。您所描述的大部分内容都可以自动化，但我们需要看一个具体的示例来精确地告诉您如何进行匹配。请查看包
数据。表
或
dplyr
了解如何为数据中变量值定义的子集运行一组函数的有效方法。我的代码现在添加到原始帖子中
results <- sapply(list_of_product_ids, function(product){
  ProductData <- RawData[RawData$productID == product,]
  # perform some analysis here. 
  return(product_results)
})

IDs <- unique(RawData$productID)

for (ID in IDs) {
  dat <- RawData[RawData$productID == ID, ]
  # Do your analyses with dat here
}