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将函数应用于数据帧的越来越大的子集(Applying a function to increasingly larger su ...

原作者: [db:作者] 来自: 网络 收藏 邀请

将函数应用于数据帧的越来越大的子集(Applying a function to increasingly larger subsets of a data frame)

我想将统计函数应用于越来越大的数据帧子集,从第1行开始,每次递增10行。 因此第一个子集是1-10行,第二个行是1-20,最后一个子集是行1-nrows。 这可以在没有for循环的情况下完成吗? 如果是这样,怎么样?


I want to apply a statistical function to increasingly larger subsets of a data frame, starting at row 1 and incrementing by, say, 10 rows each time. So the first subset is rows 1-10, the second rows 1-20, and the final subset is rows 1-nrows. Can this be done without a for loop? And if so, how?


原文:https://stackoverflow.com/questions/29826209
更新时间:2022-03-22 07:03

最满意答案

这是一个解决方案:

# some sample data
df <- data.frame(x = sample(1:105, 105))

#getting the endpoints of the sequences you wanted
row_seq <- c(seq(0,nrow(df), 10), nrow(df))

#getting the datasubsets filtering df from 1 to each endpoint  
data.subsets <- lapply(row_seq, function(x) df[1:x, ])

# applying the mean function to each data-set
#  just replace the function mean by whatever function you want to use
lapply(data.subsets, mean)

here is one solution:

# some sample data
df <- data.frame(x = sample(1:105, 105))

#getting the endpoints of the sequences you wanted
row_seq <- c(seq(0,nrow(df), 10), nrow(df))

#getting the datasubsets filtering df from 1 to each endpoint  
data.subsets <- lapply(row_seq, function(x) df[1:x, ])

# applying the mean function to each data-set
#  just replace the function mean by whatever function you want to use
lapply(data.subsets, mean)

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