循环 R 列

我有一个data.frame in R它由许多带有数值的列组成。 像这样：

   A       B      C
0.6057  0.1644  6.93
0.5723  0.117   6.59
0.5614  0.1552  7.02
0.4102  0.1059  5.24
0.4945  0.0857  6.64
0.5157  0.0747  7.06
0.7785  0.1394  5.21
0.5492  0.1557  6.06
0.5411  0.1884  5.68
0.6622  0.148   6.1

对于每一列，我想创建一个包含四分位数值的新列。使用以下公式一次对一列进行操作没有问题：

tableOne <- within(data, quartile <-
                    as.integer(cut(A, quantile(A, probs=0:5/5,na.rm=T))))

但正如我所拥有的100 columns使用不同的名称，我想分别循环每一列。

我尝试了一个循环但没有成功：

for(i in names(data)){
  tableOne <- within(data, quarti <- as.integer(cut(i, quantile(i, probs=0:5/5,na.rm=T))))
}

我收到以下错误：

Error in cut.default(i, quantile(i, probs = 0:5/5, na.rm = T)) : 
  'x' must be numeric

我也尝试过应用功能：

df.two <- lapply(df, function(x) within(data, quartile <- as.integer(cut(x, quantile(x, probs=0:5/5,na.rm=T)))))

没有成功：

Error during wrapup: argument "obj" is missing, with no default
Error during wrapup: target context is not on the stack

关于如何在所有列上迭代我的函数并在同一 data.frame 中获取所有结果有什么建议吗？

多谢

请参阅答案末尾以获得更好的方法，这是为了轻松理解步骤。

我不确定你愿意做什么，但也许是这样：

df2<- as.data.frame( lapply( df, function(x){
  as.integer( cut(x, quantile(x, probs=(0:5)/5, na.rm=T)))
}))
colnames(df2) <- paste0("quartile_",colnames(df))
df3 <- cbind(df,df2)

这使：

        A      B    C quartile_A quartile_B quartile_C
1  0.6057 0.1644 6.93          4          5          4
2  0.5723 0.1170 6.59          4          2          3
3  0.5614 0.1552 7.02          3          4          5
4  0.4102 0.1059 5.24         NA          2          1
5  0.4945 0.0857 6.64          1          1          4
6  0.5157 0.0747 7.06          2         NA          5
7  0.7785 0.1394 5.21          5          3         NA
8  0.5492 0.1557 6.06          3          4          2
9  0.5411 0.1884 5.68          2          5          2
10 0.6622 0.1480 6.10          5          3          3

使用数据：

> dput(df)
structure(list(A = c(0.6057, 0.5723, 0.5614, 0.4102, 0.4945, 
0.5157, 0.7785, 0.5492, 0.5411, 0.6622), B = c(0.1644, 0.117, 
0.1552, 0.1059, 0.0857, 0.0747, 0.1394, 0.1557, 0.1884, 0.148
), C = c(6.93, 6.59, 7.02, 5.24, 6.64, 7.06, 5.21, 6.06, 5.68, 
6.1)), .Names = c("A", "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

根据下面的 @DavidArenburg 评论，实现相同结果的更好方法是：

df[paste0("quartile_",colnames(df))] <- lapply(df, function(x) as.integer(cut(x, quantile(x, probs=(0:5)/5, na.rm = TRUE))))

这可以避免创建新的数据框并在最后复制它。