如何循环执行函数并将多份输出存储至DataFrame中？

你已经定义了返回采样均值和标准差的函数：

sample_vec <- function(v,n){
  currentsample <- sample(v,n) 
  m <- mean(currentsample) 
  s <- sd(currentsample)
  return(c(m,s))
}

也创建了用于存储结果的空DataFrame：

sdf <- data.frame(matrix(NA, nrow = 10000, ncol = 2))
colnames(sdf)[1] = "m"
colnames(sdf)[2] = "s" 

以下两种方法可以帮你循环执行函数10000次，并把结果存入对应列：

方法1：for循环（直观易读） #

直接遍历索引，每次执行函数后将结果赋值给DataFrame的对应位置：

for (i in 1:nrow(sdf)) {
  res <- sample_vec(gene_df$gene_length_bp, 3)
  sdf$m[i] <- res[1]
  sdf$s[i] <- res[2]
}

方法2：lapply + do.call（高效简洁） #

利用R的向量化操作批量生成结果，比for循环效率更高，适合大次数循环场景：

# 生成包含10000次结果的列表
res_list <- lapply(1:10000, function(x) sample_vec(gene_df$gene_length_bp, 3))
# 将列表转换为数据框并设置列名
sdf <- as.data.frame(do.call(rbind, res_list))
colnames(sdf) <- c("m", "s")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NSA