Rでシーケンスをループする（データフレームを標準化してWinsorizeする）

Question

私は、この一連のステップをデータフレームに対してrでループしようとしています。ここ は私のデータである。ここでは

ID Height Weight  
a 100 80  
b 80 90  
c na 70  
d 120 na  
.... 

は私のコードは、私が何をしようとしているこれまでのところ

winsorize2 <- function(x) {   
Min <- which(x == min(x)) 
Max <- which(x == max(x)) 
ord <- order(x) 
x[Min] <- x[ord][length(Min)+1] 
x[Max] <- x[ord][length(x)-length(Max)] 
x} 

df<-read.csv("data.csv") 
df2 <- scale(df[,-1], center = TRUE, scale = TRUE) 
id<-df$Type 
full<-data.frame(id,df2) 
full[is.na(full)] <- 0 
full[, -1] <- sapply(full[,-1], winsorize2) 

でこのされます。 - >関数を使用して、標準化されたデータフレームをウィンザライズ、その後、データフレームを標準化winsorize2、すなわち、最も極端な値を2番目に小さい極値に置き換えます。これを10回繰り返す。どのように私はこれのためのループを行うのですか？私はシーケンスiveで混乱しているので、すでに0でnasを置き換えたので、私もループからこの手順を削除する必要がありますか？

編集：@ekstroemとの議論の後、我々は境界を紹介するコードに変更することを決めた

df<-read.csv("data.csv") 
id<-df$Type 
df2<- scale(df[,-1], center = TRUE, scale = TRUE) 
df2[is.na(df2)] <- 0 
df2[df2<=-3] = -3 
df2[df2>=3] = 3 

df3<-df2 #trying to loop again 
df3<- scale(df3, center = TRUE, scale = TRUE) 
df3[is.na(df3)] <- 0 
df3[df3<=-3] = -3 
df3[df3>=3] = 3 

Answer 1

あり、完全にあなたのコードで指定されていないいくつかの境界の問題がありますが、多分次のように使用することができます

x <- 1:11 
wins(x,1) 
[1] 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 
wins(x,3) 
[1] 4 4 4 4 5 6 7 8 8 8 8