如何使用数据帧和向量作为两组值创建嵌套 for 循环？
How to create a nested for loop using dataframe and vector as 2 sets of values?
这里我有 6 列，每列有 3 个值，所以有 3 行
ob1 <- rep(1,3)
ob2 <- rep(2,3)
ob3 <-rep(3,3)
ob4 <- rep(4,3)
ob5 <- rep(5,3)
ob6 <- rep(6,3)
df <- data.frame(ob1,ob2,ob3,ob4,ob5,ob6)
df
ob1 ob2 ob3 ob4 ob5 ob6
1 1 2 3 4 5 6
2 1 2 3 4 5 6
3 1 2 3 4 5 6
此值向量的长度始终等于 DF
中的行数
value <- c(1.9,2.3,4.5)
我希望能够遍历 DF 行和值索引（i 和 j），这样我就不必多次手动创建测试（在此示例中，对于 3 行）
df[1,] 指定行，value[1] 是向量中的第一个元素，因此它们的长度匹配
test <- sum((df[1,]-value[1])**2) / 6
test
5.4766
3行应该有3个测试值，怎么循环？
使用 中的想法，您可以：
rowMeans((df - value)^2)
[1] 5.476667 4.356667 3.916667
这里我有 6 列，每列有 3 个值，所以有 3 行
ob1 <- rep(1,3)
ob2 <- rep(2,3)
ob3 <-rep(3,3)
ob4 <- rep(4,3)
ob5 <- rep(5,3)
ob6 <- rep(6,3)
df <- data.frame(ob1,ob2,ob3,ob4,ob5,ob6)
df
ob1 ob2 ob3 ob4 ob5 ob6
1 1 2 3 4 5 6
2 1 2 3 4 5 6
3 1 2 3 4 5 6
此值向量的长度始终等于 DF
中的行数 value <- c(1.9,2.3,4.5)
我希望能够遍历 DF 行和值索引（i 和 j），这样我就不必多次手动创建测试（在此示例中，对于 3 行）
df[1,] 指定行，value[1] 是向量中的第一个元素，因此它们的长度匹配
test <- sum((df[1,]-value[1])**2) / 6
test
5.4766
3行应该有3个测试值，怎么循环？
使用
rowMeans((df - value)^2)
[1] 5.476667 4.356667 3.916667