我有一个data.frame dim =（200,500）
我想在数据框的每一列上执行onplaying="this.controls=false"并附加到列表中。这就是我正在尝试的：
shaprio.test然而这是失败的。一些指针？ （背景主要是python，R用户不多）
答案 0 :(得分：2)
考虑lapply()，因为传入它的任何数据帧都会对列运行操作，返回的列表将等于列数：
colstoremove <- lapply(I.df.noconv, function(col) shapiro.test(col)[2])
答案 1 :(得分：1)
以下是
中发生的事情for (i in range(dim(I.df.nocov)[2]))
为了举例，我假设I.df.nocov包含100行和5列。
dim(I.df.nocov)是I.df.nocov维度的向量，即c（100,5）
dim(I.df.nocov)[2]是I.df.nocov的第二维，即5
range(x)是一个2元素向量，包含x的最小值和最大值。例如，范围（c（4,10,1））是c（1,10）。所以range(dim(I.df.nocov)[2])是c（5,5）。
因此，循环迭代两次：第一次i = 5，第二次i = 5。毫不奇怪它失败了！
问题是R的函数range和具有相同名称的Python函数完全不同。相当于Python的range称为seq。例如，seq(5)=c(1,2,3,4,5)，seq(3,5)=c(3,4,5)和seq(1,10,2)=c(1,3,5,7,9)。您也可以写1:n，它与seq(n)相同，m:n与seq(m,n)相同（但＆＃39;的优先级为：＆＃39;是非常高，因此1:2*x被解释为(1:2)*x。
通常，如果某些内容在R中不起作用，则应该从内部到外部打印子表达式。如果某个子表达式太大而无法打印，请使用str（x）（str表示＆＃34;结构＆＃34;）。永远不要认为Python和R中的函数是相同的！如果有一个具有相同名称的函数，它通常会做不同的事情。
在旁注中，您可以只写dim(I.df.nocov)[2]而不是ncol(I.df.nocov)（还有一个函数nrow）。