如果满足条件，如何跳过for循环中的迭代

Question

我有代码可以将矩阵的上三角转换为向量，并将该向量的值连同它们在矩阵中的原始坐标一起存储到数据框中。如果向量中的元素为零，如何跳过 for 循环？

我已经尝试过 else 语句和其他尝试。

v <- matrix(sample(0:1, 10, replace = TRUE),9,9)
t <- v[upper.tri(v,diag=T)]
tful <- t[t!=0]
df <- data.frame(FP1=rep(0,length(t)),FP2=rep(0,length(t)),tanimoto=rep(0,length(t)))
for (i in 1:length(t)){
  if (t[i]==0) next
  else {
      col_num <- floor(sqrt(2*i-7/4)+.5)
      row_num <- i-(.5*col_num^2-.5*col_num+1)+1
      df$FP1[i] <- row_num
      df$FP2[i] <- col_num
      df$tanimoto[i] <- v[row_num,col_num]
    }
}

我不希望我的数据框中有任何零，并且循环跳过这些值。我知道数据框的行数需要更小，但我以此为例。

Answer 1

您的 next 可以正常跳过循环的当前迭代。

你在最终结果中仍然得到 0，因为 df 的所有值都被 df 初始化为 0。当你跳过迭代时，它们没有改变，所以它们仍然是 0。如果你将初始化更改为是 NA 值，你会看到没有添加 0。

df <- data.frame(FP1=rep(NA,length(t)),FP2=rep(NA,length(t)),tanimoto=rep(NA,length(t)))
for (i in 1:length(t)){
  if (t[i]==0) next
  else {
      col_num <- floor(sqrt(2*i-7/4)+.5)
      row_num <- i-(.5*col_num^2-.5*col_num+1)+1
      df$FP1[i] <- row_num
      df$FP2[i] <- col_num
      df$tanimoto[i] <- v[row_num,col_num]
    }
}
df
#    FP1 FP2 tanimoto
# 1    1   1        1
# 2    1   2        1
# 3    2   2        1
# 4    1   3        1
# 5    2   3        1
# 6    3   3        1
# 7   NA  NA       NA
# 8    2   4        1
# 9    3   4        1
# 10   4   4        1
# 11  NA  NA       NA
# ...

一个简单的修改是在最后一步过滤您的数据框：df = df[df$tanimoto != 0, ]，或者如果您切换到 NA，df = na.omit(df)。

我们还可以创建一个非循环解决方案：

v1 = v != 0 
df2 = data.frame(FP1 = row(v)[v1], FP2 = col(v)[v1], tanimoto = v[v1])
df2 = subset(df2, FP1 <= FP2)
df2
#    FP1 FP2 tanimoto
# 1    1   1        1
# 7    1   2        1
# 8    2   2        1
# 13   1   3        1
# 14   2   3        1
# 15   3   3        1
# 20   2   4        1
# 21   3   4        1
# 22   4   4        1
# 27   3   5        1
# 28   4   5        1
# 29   5   5        1
# 33   1   6        1
# 34   4   6        1
# 35   5   6        1
# ...

如果满足条件，如何跳过for循环中的迭代

How to skip iteration in for loop if condition is met

r

loops

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