Question

我要做的是将数据存储在数据框或矩阵中。我正在每列上执行循环。以下是我的代码：

library(forecast)
#> Warning: package 'forecast' was built under R version 3.4.3
library(plyr)
library(data.table)
#> Warning: package 'data.table' was built under R version 3.4.2

# Create a list into a data frame
df <- iris
dfFitList <- lapply(df[, c(1:4)], forecast::auto.arima)

# Lets unpack the list to extract fitted values into a data frame
dfFitList <- lapply(dfFitList, '[', 'fitted')

dfFit <- as.data.frame.list(dfFitList)
colnames(dfFit) <- names(dfFitList)

# I want accuracy measures of each column in matrix or data frame
result <- result()
result <- vector("double", ncol(df))
for(i in 1:ncol(dfFit)){
  result[i] <- accuracy(dfFit[,i], df[,i])
}

然而，我得到的是一个带有精度值列表的矢量。理想情况下，我想要得到的是一个矩阵（或数据框，可以是任何东西，列表也是如此），其中列作为我上面的dfFit数据框中的变量，行作为精度测量，反之亦然。如果有人能给我一个提示或建议，那将是伟大的，或者是一种避免循环的方法。

谢谢！

Answer 1

只需将代码的最后一部分更改为

即可

# I want accuracy measures of each column in matrix or data frame
result <- data.frame()
for(i in 1:ncol(dfFit)){
  result <- rbind(result, accuracy(dfFit[,i], df[,i]))
}

这样你就得到了data.frame

> result
                   ME      RMSE       MAE          MPE      MAPE
Test set   0.04640401 0.5749977 0.4458530  0.005439232  7.492768
Test set1 -0.01435534 0.3643447 0.2775165 -1.831541188  9.410330
Test set2  0.05347604 0.5993159 0.3976608 -0.107065678 10.619752
Test set3  0.03005063 0.2744120 0.1905677 -4.529769486 22.043794

Answer 2

或者没有循环：

result <- mapply(accuracy, dfFit, df[,1:4])

您将逐步获得（第一个是ME ..等等）。

存储R中循环的多个值

2 个答案: