Присвоение значений через цикл

Я пытаюсь измерить политическую идеологию в Твиттере (используя Rtweet). Теперь у меня есть фрейм данных, состоящий из +100 политиков user_id вместе с двумя идеальными баллами по «фактору 1» и «фактору 2» (оба фактора имеют диапазон от 1 до 4). Выглядит это так (называется кандидат):

Затем я хотел бы определить, подписаны ли случайные пользователи Twitter на одного или нескольких политиков из моего набора данных. Если они, например. следуйте за двумя политиками в моем наборе данных — «Politician1» и «Politician2» — затем я назначу пользователю среднее значение идеальных очков двух политиков по двум факторам. Примером пользователя Twitter, следящего за этими двумя политиками, может быть фактор 1 = (3,5+1,0)/2 = 2,25 и фактор 2 = (2,0+4,0)/2 = 3,00.

Поэтому я попытался создать упрощенную петлю, включающую только двух журналистов из Твиттера, называемых «пользователями-испытателями», которые оба следят за большей частью политиков в моем наборе данных. Затем цикл должен проверить, следуют ли соответствующие журналисты одному или нескольким политикам: если они следуют, то цикл должен присвоить среднее значение значений, как описано выше. В противном случае они должны быть автоматически удалены из набора данных. Цикл ниже выполняется, но, к сожалению, выдает неверный результат (см. таблицу под кодом):

### loop ###

for(i in 1:ncol(testusers)){
  
  #pick politician1 of dataset
  politician1_friends <- get_friends(testusers$Navne[1])
  
  #intersect with candidate data
  ids_intersect = intersect(politician1_friends$user_id, kandidat$user_id)
  if (length(ids_intersect == 0)){
    testusers[i, "anyFriends"] <- FALSE #user has no friends in the politicians df
  } else {
    #assign values to user based on intersect
    politicians_friends = kandidat[kandidat$user_id %in% ids_intersect,]
    s1_mean <- mean(politicians_friends$faktor1, na.rm=TRUE)
    s2_mean <- mean(politicians_friends$faktor2, na.rm=TRUE)
    testusers[i, "faktor1"] <- s1_mean
    testusers[i, "faktor2"] <- s2_mean
    testusers[i, "anyFriends"] <- TRUE #user has friends in the politicians dataset
  }
  # etc.
}

Приведенный выше код дает мне этот вывод:

Состав тестировщиков: structure(list(Navne = c("Politician1", "Politician2"), anyFriends = c(FALSE, NA)), row.names = 1:2, class = "data.frame"). И я не могу опубликовать всю структуру кандидата, так как он слишком большой: но это фрейм данных, состоящий из политик (со всей информацией из функции look_up(), такой как user_id, screen_name, текст и т.

Поэтому я предполагаю, что код нуждается в незначительных изменениях, но я еще не понял их. В идеале вывод (df) должен состоять из «всего» трех столбцов фрейма данных: 1) UserID/Name 2) Faktor1 3) Faktor2?