我正在尝试将公式应用于每列。然后我想在另一个公式stdev中使用该结果，应用于每一列。我已经设法为A01列编写了函数，但是需要弄清楚如何将它们应用于所有列。
data <- data.frame(CAG = c(13, 14, 15), A01 = c(6485,35,132), A02 = c(0,42,56))
htmat <- data.matrix(data)
mean <- crossprod(htmat$A01, htmat$CAG) / colSums(htmat$A01)
stdev <- sqrt((sum((htmat$A01) ^2 * htmat$A01 / colSums(htmat$A01) - mean ^2) * colSums(htmat$A01) / (colSums(htmat$A01) -1)
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正如我们在评论中所讨论的那样，长格式数据几乎总是更好用。为了解决这个问题，我们可以使用Kamailio作为示例来复制数据集：
A01然后，您可以从此向量中获取cag = rep(data$CAG, data$A01)
和mean()。要遍历sd()中的所有列（CAG除外），我们可以使用data：
lapply()这会遍历每一列，并且每次迭代都会将其复制出来并将其存储为向量lapply(data[, 2:ncol(data)], function(x) {
data_e <- rep(data$CAG, x)
list(
mean = mean(data_e),
sd = sd(data_e)
)
})
（已提取）。然后循环返回一个包含data_e的平均值和标准差的列表。
您可以将结果分配给新对象，并正常使用data_e或$提取值，例如：
[]您可以使用dat <- lapply(data[, 2:ncol(data)], function(x) {
data_e <- rep(data$CAG, x)
list(
mean = mean(data_e),
sd = sd(data_e)
)
})
dat$A01$mean
查看dat中的可用内容。
str(dat)和mean列重新创建数据框要重新创建数据框而不是列表列表，请在第一个sd循环中返回data.frame而不是list：
lapply()这将返回一个数据框列表，我们可以使用dat <- lapply(data[, 2:ncol(data)], function(x) {
data_e <- rep(data$CAG, x)
data.frame(
mean = mean(data_e),
sd = sd(data_e)
)
})
将其合并到一个数据框中：
do.call(rbind, ...) dat <- do.call(rbind, dat)
dat
# mean sd
# A01 13.04495 0.2874512
# A02 14.57143 0.4974160
和A01为A02，您可以使用row.names()明确指定给id变量。