Для каждой строки в R-кадре данных

Ответ 1

Вы можете попробовать это, используя apply() function

> d
  name plate value1 value2
1    A    P1      1    100
2    B    P2      2    200
3    C    P3      3    300

> f <- function(x, output) {
 wellName <- x[1]
 plateName <- x[2]
 wellID <- 1
 print(paste(wellID, x[3], x[4], sep=","))
 cat(paste(wellID, x[3], x[4], sep=","), file= output, append = T, fill = T)
}

> apply(d, 1, f, output = 'outputfile')

Ответ 2

Вы можете использовать функцию by():

by(dataFrame, 1:nrow(dataFrame), function(row) dostuff)

Но повторение строк прямо так, как это редко, вы хотите; вы должны попытаться вместо этого векторизовать. Могу ли я спросить, что делает фактическая работа в цикле?

Ответ 3

Во-первых, Джонатан указывает на правильность векторизации. Если ваша функция getWellID() векторизована, вы можете пропустить цикл и просто использовать cat или write.csv:

write.csv(data.frame(wellid=getWellID(well$name, well$plate), 
         value1=well$value1, value2=well$value2), file=outputFile)

Если getWellID() не векторизован, то рекомендация Джонатана использовать by или предложение knguyen apply должна работать.

В противном случае, если вы действительно хотите использовать for, вы можете сделать что-то вроде этого:

for(i in 1:nrow(dataFrame)) {
    row <- dataFrame[i,]
    # do stuff with row
}

Вы также можете попробовать использовать пакет foreach, хотя для этого вам необходимо ознакомиться с этим синтаксисом. Вот простой пример:

library(foreach)
d <- data.frame(x=1:10, y=rnorm(10))
s <- foreach(d=iter(d, by='row'), .combine=rbind) %dopar% d

Последний вариант - использовать функцию из пакета plyr, и в этом случае соглашение будет очень похоже на функцию apply.

library(plyr)
ddply(dataFrame, .(x), function(x) { # do stuff })

Ответ 4

Я использую эту простую функцию полезности:

rows = function(tab) lapply(
  seq_len(nrow(tab)),
  function(i) unclass(tab[i,,drop=F])
)

Или более быстрая, менее ясная форма:

rows = function(x) lapply(seq_len(nrow(x)), function(i) lapply(x,"[",i))

Эта функция просто разбивает файл data.frame на список строк. Затем вы можете сделать нормальный "за" над этим списком:

tab = data.frame(x = 1:3, y=2:4, z=3:5)
for (A in rows(tab)) {
    print(A$x + A$y * A$z)
}        

Ваш код из вопроса будет работать с минимальной модификацией:

for (well in rows(dataFrame)) {
  wellName <- well$name    # string like "H1"
  plateName <- well$plate  # string like "plate67"
  wellID <- getWellID(wellName, plateName)
  cat(paste(wellID, well$value1, well$value2, sep=","), file=outputFile)
}

Ответ 5

Я думаю, что лучший способ сделать это с базовым R это:

for( i in rownames(df) )
   print(df[i, "column1"])

Преимущество перед for( я in 1:nrow(df)) -approach состоит в том, что вы не попадете в неприятности, если df пуст и nrow(df)=0.

Ответ 6

Мне было интересно узнать о производительности времени, не подвергнутых векторизации. Для этой цели я использовал функцию f, определенную knguyen

f <- function(x, output) {
  wellName <- x[1]
  plateName <- x[2]
  wellID <- 1
  print(paste(wellID, x[3], x[4], sep=","))
  cat(paste(wellID, x[3], x[4], sep=","), file= output, append = T, fill = T)
}

а так же кадр данных, как в его примере:

n = 100; #number of rows for the data frame
d <- data.frame( name = LETTERS[ sample.int( 25, n, replace=T ) ],
                  plate = paste0( "P", 1:n ),
                  value1 = 1:n,
                  value2 = (1:n)*10 )

Я включил две векторизованные функции (наверняка быстрее других), чтобы сравнить подход cat() с write.table() one...

library("ggplot2")
library( "microbenchmark" )
library( foreach )
library( iterators )

tm <- microbenchmark(S1 =
                       apply(d, 1, f, output = 'outputfile1'),
                     S2 = 
                       for(i in 1:nrow(d)) {
                         row <- d[i,]
                         # do stuff with row
                         f(row, 'outputfile2')
                       },
                     S3 = 
                       foreach(d1=iter(d, by='row'), .combine=rbind) %dopar% f(d1,"outputfile3"),
                     S4= {
                       print( paste(wellID=rep(1,n), d[,3], d[,4], sep=",") )
                       cat( paste(wellID=rep(1,n), d[,3], d[,4], sep=","), file= 'outputfile4', sep='\n',append=T, fill = F)                           
                     },
                     S5 = {
                       print( (paste(wellID=rep(1,n), d[,3], d[,4], sep=",")) )
                       write.table(data.frame(rep(1,n), d[,3], d[,4]), file='outputfile5', row.names=F, col.names=F, sep=",", append=T )
                     },
                     times=100L)
autoplot(tm)

Полученное изображение показывает, что применение дает лучшую производительность для не-векторной версии, тогда как write.table(), по-видимому, превосходит cat().

Ответ 7

Вы можете использовать функцию by_row из пакета purrrlyr для этого:

myfn <- function(row) {
  #row is a tibble with one row, and the same 
  #number of columns as the original df
  #If you'd rather it be a list, you can use as.list(row)
}

purrrlyr::by_row(df, myfn)

По умолчанию возвращаемое значение из myfn помещается в новый столбец списка в df с именем .out.

Если это единственный выход, который вы хотите, вы можете написать purrrlyr::by_row(df, myfn)$.out

Ответ 8

Хорошо, так как вы попросили R эквивалентно другим языкам, я попытался это сделать. Кажется, работает, хотя я действительно не смотрел, какой метод более эффективен в R.

> myDf <- head(iris)
> myDf
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
> nRowsDf <- nrow(myDf)
> for(i in 1:nRowsDf){
+ print(myDf[i,4])
+ }
[1] 0.2
[1] 0.2
[1] 0.2
[1] 0.2
[1] 0.2
[1] 0.4

Для категориальных столбцов, однако, он доставит вам Data Frame, который можно было бы использовать при использовании as.character(), если это необходимо.