尝试生成一个循环，用于对R中的连续列值求和

我试图生成一个循环函数，将一个表的连续列值相加，并将它们输出到另一个表中

例如，在我的原始表中，我们有a、b、c等列，它们包含相同数量的数值。 结果表应该是a、a+b、a+b+c等，直到原始表的最后一列

我有一种感觉，for循环对于这个操作应该足够了，但是我无法理解格式和语法

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任何帮助都将不胜感激

因为您是新来的，这里有一个非常小的可重复性示例

library(data.table)
x = data.table(a=1:3,b=4:6,c=7:9)
for(... now what?

下面是一种完成任务的方法：

library(data.table)
# make some dummy data
X = data.table(a=1:2,b=3:4,c=5:6)
# make an empty result table
Y = data.table()
# for i = 1 to the number of columns in X
for(i in 1:ncol(X)){
  # colnames(X) is "a" "b" "c".
  # colnames(X)[1:1] is "a", colnames(X)[1:2] is "a" "b", colnames(X)[1:3] is "a" "b" "c"
  # paste0(colnames(X)[1:1],collapse='') is "a",
  # paste0(colnames(X)[1:2],collapse='') is "ab",
  # paste0(colnames(X)[1:3],collapse='') is "abc"
  newcolname = paste0(colnames(X)[1:i],collapse='')
  # Y[,(newcolname):= is data.table syntax to create a new column called newcolname
  # X[,1:i] selects columns 1 to i
  # rowSums calculates the, um, row sums :D
  Y[,(newcolname):=rowSums(X[,1:i])]
}

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因为你是新来的，这里有一个最小可复制的例子

library(data.table)
x = data.table(a=1:3,b=4:6,c=7:9)
for(... now what?

下面是一种完成任务的方法：

library(data.table)
# make some dummy data
X = data.table(a=1:2,b=3:4,c=5:6)
# make an empty result table
Y = data.table()
# for i = 1 to the number of columns in X
for(i in 1:ncol(X)){
  # colnames(X) is "a" "b" "c".
  # colnames(X)[1:1] is "a", colnames(X)[1:2] is "a" "b", colnames(X)[1:3] is "a" "b" "c"
  # paste0(colnames(X)[1:1],collapse='') is "a",
  # paste0(colnames(X)[1:2],collapse='') is "ab",
  # paste0(colnames(X)[1:3],collapse='') is "abc"
  newcolname = paste0(colnames(X)[1:i],collapse='')
  # Y[,(newcolname):= is data.table syntax to create a new column called newcolname
  # X[,1:i] selects columns 1 to i
  # rowSums calculates the, um, row sums :D
  Y[,(newcolname):=rowSums(X[,1:i])]
}

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也许你需要像下面那样减少

cbind(
  df,
  setNames(
    as.data.frame(Reduce(`+`, df, accumulate = TRUE)),
    Reduce(paste0, names(df), accumulate = TRUE)
  )
)

以致

  a b c a ab abc
1 1 4 7 1  5  12
2 2 5 8 2  7  15
3 3 6 9 3  9  18

数据

df <- structure(list(a = 1:3, b = 4:6, c = 7:9), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

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df也许你需要
Reduce
如下

cbind(
  df,
  setNames(
    as.data.frame(Reduce(`+`, df, accumulate = TRUE)),
    Reduce(paste0, names(df), accumulate = TRUE)
  )
)

以致

  a b c a ab abc
1 1 4 7 1  5  12
2 2 5 8 2  7  15
3 3 6 9 3  9  18

数据

df <- structure(list(a = 1:3, b = 4:6, c = 7:9), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

df欢迎来到stack。这里的想法是给出一个最小的可重复示例（），以便其他人可以使用您的示例给出答案。如果你能给出你迄今为止尝试过的代码，我也会很感激的。嗨，很抱歉，我现在使用的代码是CoEig1=coeiframe[，1]CoEig2=coeiframe[，1]+coeiframe[，2]CoEig3=coeiframe[，1]+coeiframe[，2]+coeiframe[，3]dataFrame=cbind（CoEig1，CoEig2，CoEig3）coeifFrame是一个数值的数据帧，但是我想要的是一个for循环或者沿着这条线做这个函数的东西，而不是这个沉重的强制代码欢迎使用堆栈。这里的想法是给出一个最小的可重复示例（），以便其他人可以使用您的示例给出答案。如果你能给出你迄今为止尝试过的代码，我也会很感激的。嗨，很抱歉，我现在使用的代码是CoEig1=coeiframe[，1]CoEig2=coeiframe[，1]+coeiframe[，2]CoEig3=coeiframe[，1]+coeiframe[，2]+coeiframe[，3]dataFrame=cbind（CoEig1，CoEig2，CoEig3）coeifFrame是一个数值的数据帧，但是我想要的是一个for循环或者沿着这条线的某个东西来完成这个函数，而不是这个沉重的强制代码。嗨，我会为我的下一个查询做得更好！出现此错误消息，“行和中的错误（coeiframe[，1:i]）：'x'必须是至少两个维度的数组”coeiframe只是我使用的一个数据帧，由3列数值组成，它没有列名，只有“1”、“2”、“3”您必须使用data.table才能使此代码工作，而不是data.frame。要将data.frame转换为data.table，请执行
setDT（myData）
将myData就地转换为data.table。顺便说一句，不要做
myData=setDT（myDate）
。嗨，我会为下一个查询做得更好！出现此错误消息，“行和中的错误（coeiframe[，1:i]）：'x'必须是至少两个维度的数组”coeiframe只是我使用的一个数据帧，由3列数值组成，它没有列名，只有“1”、“2”、“3”您必须使用data.table才能使此代码工作，而不是data.frame。要将data.frame转换为data.table，请执行
setDT（myData）
将myData就地转换为data.table。顺便说一句，不要做
myData=setDT（myDate）
。