r - 如何根据向量长度向 data.frame 添加列

Question

我有一个函数runBootstrap，其输出result是一个可变长度的向量(取决于cat值的#，它本身是test的乘积)。抱歉，这不是"最低限度的"。

require(dplyr)
test <- function(combo) {
if(combo[1] == 4) {
cat <- 4
} else if((combo[1] == 3 & combo[2] == 2) | (combo[1] == 2 & combo[2]     == 2)) {
cat <- 3
} else if((combo[1] == 2 & combo[2] == 1) | (combo[1] == 1 & combo[2]     == 2)) {
cat <- 2
} else {
cat <- 1
}
}
arg1.freqs <- c(0.5, 0.2, 0.1, 0.1)
arg2.freqs <- c(0.8, 0.2)
runBootstrap <- function(arg1.freqs, arg2.freqs) {
sim.df <- data.frame(x1 = 1:10000, y1 = NA)
sim.df$x1 <- sample(1:4, 10000, replace = TRUE,   
prob = arg1.freqs)          
sim.df$y1 <- sample(1:2, 10000, replace = TRUE,
prob = arg2.freqs)
sim.df$cat <- NA
for(i in 1:nrow(sim.df)) {
combo <- c(sim.df[i, 1], sim.df[i, 2])
sim.df$cat[i] <- test(combo)
}
sim.df <- sim.df %>%
select(cat) %>%
group_by(cat) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(freq = n / sum(n))
sim.df <- as.data.frame(sim.df)
result <- c(sim.df[1, 3], sim.df[2, 3])
}

在当前版本中，cat只有两个值result因此它是长度为 2 的向量;在未来的版本中，我将调整代码，以便length(result)等于 #cat的值。

在 for 循环中使用该函数时，我想使用向量值在已经存在的 data.framedf1中创建新列。到目前为止，我尝试的代码如下：

df1$result <- NA
for (i in 1:nrow(df1)) {
df1$result[i] <- runBootstrap(arg1.freqs, arg2.freqs)
}

除非结果向量为 length = 1，否则这显然不起作用。但是在函数运行之前我不知道向量的长度(尽管一旦运行，每次迭代的长度都会相同)。

我想实现的是：

示例 1：如果长度(结果) == 2

df1.col x1 x2
1       1  1  1
2       2  2  2
3       3  3  3
4       4  4  4
5       5  5  5
6       6  6  6

示例 2：如果长度(结果) == 3

df1.col x1 x2 x3
1       1  1  1  1
2       2  2  2  2
3       3  3  3  3
4       4  4  4  4
5       5  5  5  5
6       6  6  6  6

感谢您的任何建议或指导。

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我通过创建一个空白列表、填充，然后使用rbind来让它按我想要的方式工作，如下所示：

appendResults <- function(df1, arg1, arg2) {
my.list <- vector("list", nrow(df1))
for (i in 1:nrow(df1)) {    
arg1.freqs <- as.numeric(arg1[i, 3:6])
arg2.freqs <- as.numeric(arg2[i, 3:4])
my.list[[i]] <- runBootstrap(arg1.freqs, arg2.freqs) 
}
result.df <- do.call(rbind, my.list)
df2 <- do.call(cbind, list(df1, result.df))
}

Answer 1

检查这个，不确定结果是什么样子的，但这会创建空列，等于结果的长度，带有 NA：

# fake data frame
df1 <- data.frame(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c"))
# say result has length 3
res <- c(5,6,7)
# make columns with names x1, ..., x + length of res
# and assign NA values to those column
df1[ , paste("x", 1:length(res), sep = "")] <- NA