编写一个 for 循环来创建 5 个随机生成的数据帧，长度分别为 100,200,500,800 和 1000，并打印每个数据帧
Write a for loop to create 5 randomly generated dataframes of length 100,200,500,800, and 1000, and print each of the dataframes
我一直在尝试解决这个小的 R 提示，但无法弄清楚我做错了什么。我已经有几年没有使用 R 了，所以我正试图重新回到事物的流动中。这是我的代码：
y <- 5
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- vector("list", y)
for (i in 1:y) {
for (j in loopValues){
dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,j,rep=TRUE)))
}
}
print(dataframesq3)
目前，我得到 5 个数据框，每个数据框有 10 列，每个数据框有 1000 行，而不是上述 5 个链接的范围之一。
您可以只用 i 引用 loopValues 的索引并使用单个循环：
y <- 5
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- vector("list", y)
for (i in 1:y) {
dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,loopValues[i],rep=TRUE)))
}
print(dataframesq3)
这是一种没有循环的方法：
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- lapply(loopValues, function(x) data.frame(replicate(10, rbinom(x, 1, .5))))
由于跨列 0 和 1 的概率相等，您可以创建 m*n 矩阵。
n <- 10
loopValues <- c(100, 200, 500, 800, 1000)
set.seed(42)
r <- lapply(loopValues, \(m) data.frame(matrix(sample(0:1, m*n, replace=TRUE), m, n)))
stopifnot(all.equal(r, dataframesq3)) ## refers to @lhs's solution
或者，因为你想要一个 for 循环：
r <- vector("list", y)
set.seed(42)
for (i in seq_along(loopValues)) {
r[[i]] <- data.frame(matrix(sample(0:1, loopValues[i]*n, replace=TRUE), loopValues[i], n))
}
stopifnot(all.equal(r, dataframesq3))
代码的问题在内循环中:
for (j in loopValues){
dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,j,rep=TRUE)))
}
这使得 5 data.frames 在每次迭代中具有大小 (100,10) , (200,10) , (500,10) , (800,10) , (1000,10) 但不幸的是将结果绑定到相同的名称“dataframesq3[['1]] 例如”但是 returns 最后一个大小为 (1000,10).
所以我们在每次迭代中有 25 data.frames 5
但是每次迭代中的最后一个绑定到我们的列表。
关于 limey 评论它不是关于在其他情况下出现的惰性评估
这是使用 for 循环的另一种方法：
y <- 5
dataframesq3 <- vector("list", y)
loopValues <- c(100, 200, 500, 800, 1000)
j <- 1L
for (i in loopValues) {
dataframesq3[[j]] <-
data.frame(replicate(10, sample(0:1, i, rep = TRUE)))
j <- j + 1
}
print(dataframesq3)
#> [[1]]
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由 reprex package (v2.0.1)
于 2022-05-27 创建
我一直在尝试解决这个小的 R 提示，但无法弄清楚我做错了什么。我已经有几年没有使用 R 了，所以我正试图重新回到事物的流动中。这是我的代码：
y <- 5
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- vector("list", y)
for (i in 1:y) {
for (j in loopValues){
dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,j,rep=TRUE)))
}
}
print(dataframesq3)
目前，我得到 5 个数据框，每个数据框有 10 列，每个数据框有 1000 行，而不是上述 5 个链接的范围之一。
您可以只用 i 引用 loopValues 的索引并使用单个循环：
y <- 5
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- vector("list", y)
for (i in 1:y) {
dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,loopValues[i],rep=TRUE)))
}
print(dataframesq3)
这是一种没有循环的方法：
loopValues <- c(100,200,500,800,1000)
dataframesq3 <- lapply(loopValues, function(x) data.frame(replicate(10, rbinom(x, 1, .5))))
由于跨列 0 和 1 的概率相等，您可以创建 m*n 矩阵。
n <- 10
loopValues <- c(100, 200, 500, 800, 1000)
set.seed(42)
r <- lapply(loopValues, \(m) data.frame(matrix(sample(0:1, m*n, replace=TRUE), m, n)))
stopifnot(all.equal(r, dataframesq3)) ## refers to @lhs's solution
或者，因为你想要一个 for 循环：
r <- vector("list", y)
set.seed(42)
for (i in seq_along(loopValues)) {
r[[i]] <- data.frame(matrix(sample(0:1, loopValues[i]*n, replace=TRUE), loopValues[i], n))
}
stopifnot(all.equal(r, dataframesq3))
代码的问题在内循环中:
for (j in loopValues){ dataframesq3[[i]] <- data.frame(replicate(10,sample(0:1,j,rep=TRUE))) }
这使得 5 data.frames 在每次迭代中具有大小 (100,10) , (200,10) , (500,10) , (800,10) , (1000,10) 但不幸的是将结果绑定到相同的名称“dataframesq3[['1]] 例如”但是 returns 最后一个大小为 (1000,10).
所以我们在每次迭代中有 25 data.frames 5 但是每次迭代中的最后一个绑定到我们的列表。
关于 limey 评论它不是关于在其他情况下出现的惰性评估
这是使用 for 循环的另一种方法：
y <- 5
dataframesq3 <- vector("list", y)
loopValues <- c(100, 200, 500, 800, 1000)
j <- 1L
for (i in loopValues) {
dataframesq3[[j]] <-
data.frame(replicate(10, sample(0:1, i, rep = TRUE)))
j <- j + 1
}
print(dataframesq3)
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于 2022-05-27 创建