在R函数中使用for循环

Question

目标：获取带有标题的data.frame并返回一个新的data.frame，其中包含从函数内的计算创建的其他变量。

我现有的代码可用于创建data.frame的转换：

transform<- function(x) {
  transformtemp<- x
  transformtemp[1]<- x[1]
  for(i in 2:length(x)) {
    transformtemp[i]<- x[i] + 0.9*transformtemp[i-1]
  }
  transformscale<- sum(x)/sum(transformtemp)
  x<- transfomrtemp*transformscale
}

x[]<- lapply(x,transform)

通过此代码，我获得了一个data.frame，该函数已应用于我的数据的所有列。

我需要帮助：1.到目前为止，此代码仅将0.9用作我的衰减参数。 我想使用更多的衰减参数来创建输出，例如衰减<-seq（0,1,0.1）并保存以供使用。 2.我希望输出为原始数据加上数据的新列，并以不同的衰减率应用函数，其名称为“ column1_0.9”，“ column1_0.8”，“ column2_0.9”等。

我尝试使用衰减率不断变化的另一个循环，但似乎无法正确处理。 我希望这一切都有道理，如果需要进一步澄清，请告诉我。

一切顺利，谢谢！

Answer 1

您无需分配原始数据即可运行：

mytransform<- function(x) {
  transformtemp<- x
  transformtemp[1]<- x[1]
  for(i in 2:length(x)) {
    transformtemp[i]<- x[i] + 0.9*transformtemp[i-1]
  }
  transformscale<- sum(x)/sum(transformtemp)
  x<- transformtemp*transformscale
}

A <- do.call(data.frame, lapply(mtcars,mytransform))

让我们通过filter功能提高效率：

mytransform1 <- function(x, d) {
  y <- filter(x, d, sides=1, method="recursive")

  transformscale<- sum(x)/sum(y)
  c(y*transformscale)
}

B <- do.call(data.frame, lapply(mtcars, mytransform1, d=0.9))

all.equal(A, B)
#[1] TRUE

现在，我们通过一个附加的sapply循环添加了对多种衰减率的支持：

mytransform <- function(x, d) {
  y <- sapply(d, function(d, x) c(filter(x, d, sides=1, method="recursive")), x=x)
  transformscale<- sum(x)/colSums(y)
  t(t(y)*transformscale)
}
C <- do.call(data.frame, lapply(mtcars, mytransform, d=c(0.9, 0.8)))
all.equal(B, setNames(C[,seq_along(B)*2-1], names(B)))
#[1] TRUE