Cómo recorrer los nombres de las columnas en R (con ejemplos)

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A menudo, es posible que desee recorrer los nombres de columna de un marco de datos en R y realizar alguna operación en cada columna. Hay dos formas habituales de hacer esto:

Método 1: utilizar un bucle for

for (i en colnames (df)) {
    alguna operación
}

Método 2: use sapply ()

sapply (df, alguna operación )

Este tutorial muestra un ejemplo de cómo utilizar cada uno de estos métodos en la práctica.

Método 1: utilizar un bucle for

El siguiente código muestra cómo recorrer los nombres de columna de un marco de datos usando un bucle for y generar el valor medio de cada columna:

#create marco de datos
df <- data.frame (var1 = c (1, 3, 3, 4, 5),
                 var2 = c (7, 7, 8, 3, 2),
                 var3 = c (3, 3, 6, 6, 8),
                 var4 = c (1, 1, 2, 8, 9))

#ver marco de datos
df

  var1 var2 var3 var4
1 1 7 3 1
2 3 7 3 1
3 3 8 6 2
4 4 3 6 8
5 5 2 8 9

# recorra cada columna e imprima la media de la columna 
para (i en colnames (df)) {
    imprimir ( media (df ​​[[i]]))
}

[1] 3.2
[1] 5,4
[1] 5,2
[1] 4.2

Método 2: use sapply ()

El siguiente código muestra cómo recorrer los nombres de columna de un marco de datos usando sapply () y generar el valor medio de cada columna:

#create marco de datos
df <- data.frame (var1 = c (1, 3, 3, 4, 5),
                 var2 = c (7, 7, 8, 3, 2),
                 var3 = c (3, 3, 6, 6, 8),
                 var4 = c (1, 1, 2, 8, 9))

#ver marco de datos
df

  var1 var2 var3 var4
1 1 7 3 1
2 3 7 3 1
3 3 8 6 2
4 4 3 6 8
5 5 2 8 9

# recorra cada columna e imprima la media de la columna 
sapply (df, mean )

var1 var2 var3 var4 
 3,2 5,4 5,2 4,2 

Observe que los dos métodos devuelven resultados idénticos.

Relacionado: Una guía para aplicar (), lapply (), sapply () y tapply () en R

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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