R 如何写出依赖于常数的动力学方程

我试图写一个依赖于常数（层数）的方程。如下所示，如果我有两个级别，if语句将引用L1和L2

问题:

如何修改代码以反映x个级别数？x可以是任何整数（通常从2到12）

如果没有for循环，如何重写代码

非常感谢你的帮助

例如（两个级别）：

查表

---

L1\u var这是我解决问题的方法，大量使用
purr
和
dplyr
。它应该适用于
tbl
中的任意数量的变量：

library(purrr)
library(dplyr)

tbl %>%
  pmap(function(...) {
    args <- c(...)
    vars <- args[seq(1, length(args), 2)] %>%
      set_names(NULL)
    values <- args[seq(2, length(args), 2)] %>%
      set_names(vars)
    df %>%
      filter(across(vars, ~ . == values[cur_column()])) %>%
      mutate(across(.cols = vars,
                    .fns = ~ sprintf("%s: %s", cur_column(), .),
                    .names = "L{which(vars ==.col)}"))
  }) %>%
  bind_rows()

库（purrr）
图书馆（dplyr）
待定%>%
pmap（功能（…）{
args%
过滤器（跨（变量，~.==值[cur_column（）]））%>%
突变（跨越（.cols=vars，
.fns=~sprintf（“%s:%s”，cur_column（），），
.names=“L{which（vars==.col）}”））
}) %>%
绑定_行（）
非常感谢！
Price <- c("Premium", "AO", "AO")
Type  <- c("Diet", "Regular", "Diet")
Form  <- c("Bottle", "Bottle", "Can")

df <- data.frame(Price, Type, Form)

for (i in 1:nrow(df)) {
  for (j in 1:nrow(tbl)) {
    if (df[i, tbl$L1_var[j]] == tbl$L1_val[j] & 
        df[i, tbl$L2_var[j]] == tbl$L2_val[j]) {
      df[i, "L1"] <- paste0(tbl$L1_var[j], ": ", tbl$L1_val[j])
      df[i, "L2"] <- paste0(tbl$L2_var[j], ": ", tbl$L2_val[j])
    }
  }
}

for (i in 1:nrow(df)) {
  for (j in 1:nrow(tbl)) {
    if (df[i, tbl$L1_var[j]] == tbl$L1_val[j] & 
        df[i, tbl$L2_var[j]] == tbl$L2_val[j] &
        df[i, tbl$L3_var[j]] == tbl$L3_val[j] ) {
       
      df[i, "L1"] <- paste0(tbl$L1_var[j], ": ", tbl$L1_val[j])
      df[i, "L2"] <- paste0(tbl$L2_var[j], ": ", tbl$L2_val[j])
      df[i, "L3"] <- paste0(tbl$L3_var[j], ": ", tbl$L3_val[j])
    }
  }
}

library(purrr)
library(dplyr)

tbl %>%
  pmap(function(...) {
    args <- c(...)
    vars <- args[seq(1, length(args), 2)] %>%
      set_names(NULL)
    values <- args[seq(2, length(args), 2)] %>%
      set_names(vars)
    df %>%
      filter(across(vars, ~ . == values[cur_column()])) %>%
      mutate(across(.cols = vars,
                    .fns = ~ sprintf("%s: %s", cur_column(), .),
                    .names = "L{which(vars ==.col)}"))
  }) %>%
  bind_rows()