如何在R中使用相同的循环向量来引用多个数据库？ [英] How can I refer to multiple databases using the same looping vector in R?
问题描述
我需要通过组合，聚合和分割数据帧来执行各种操作。这些行动需要连续数年重复（2000年，2001年，2002年等）。但是，我找不到一种基于多年的循环字符串来引用多个数据帧的方法。
一个例子：
我想结合来自同一年的3个数据帧。我当前的代码：
Stake_2000< - combine（A2000，B2000，C2000）
Stake_2001< - combine A2001，B2001，C2001）
Stake_2002< - combine（A2002，B2002，C2002）
Stake_2003< - combine（A2003，B2003，C2003） B2004，C2004）
Stake_2005< - combine（A2005，B2005，C2005）
I想简化一个循环中的变量来代替这些年。但是，我无法让R从适当的数据帧读取。我多次尝试：
名称< - c（2000，2001，2002 $，c（A，n，=），（c B，n，sep =），c（C，n，sep =））
assign（paste（Stake _，n，sep =），Temp）}
或替换组合函数与组合（An，Bn，Cn）或组合（A + n，B + n，C + n）
除了这些操作之外，我还需要从不同的数据库进行聚合和匹配，以及多年的类似问题。例如，将所有的2000替换为随后的几年：
Temp< - aggregate（VarA〜VarB，data = A_2000，FUN =长度）
S_2000 $ VarC < - Temp [match（S_2000 $ ID，Temp $ ID），VarA]
我认为有一些非常直截了当的答案，但我没有找到它。
你可以尝试
library（dplyr）
names< c（2000，2001，2002，2003，2004，2005）
（名称中的n）{
Temp< - bind_cols （'A'，n）），get（paste0（'B'，n）），
get（paste0（'C'，n）））
assign（paste0（'Stake_'，n ）
相同（cbind（A2000，B2000，C2000），Stake_2000）
＃[1] TRUE
相同（cbind （A2005，B2005，C2005），Stake_2005）
＃[1] TRUE
聚合，你可以做
lapply（mget （paste0（'A'，2000：2005）），函数（x）
聚合（V1〜V2，x，FUN =长度））
同样对于 B 和 C 虽然不清楚 S_2000 is。
更新
如果行数不同，可能我们可以使用将与 stri_list2matrix 从 stringi
$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $
$（$ ）{
Temp< - as.data.frame（stri_list2matrix（combine（get（paste（（A），n）），
get（paste0（'B'，n）），get paste0（'C'，n）））），stringsAsFactors = FALSE）
Temp []< - lapply（Temp，as.numeric）
assign（paste0（'Stake_'，n） ）
}
Stake_2000
＃V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15
＃1 6 19 12 18 1 1 18 5 7 17 9 19 12 18 8
＃2 4 5 7 4 11 12 9 1 2 5 4 13 18 5 6
＃3 14 16 14 0 15 3 7 13 20 0 4 3 0 0 6
＃4 10 16 14 10 2 4 10 6 13 16 4 2 6 8 15
＃5 13 5 6 2 4 12 11 0 10 16 9 17 12 7 6
＃6 4 8 9 15 25 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
数据
set.seed（24）
list2env（setNames（lapply（1：6，function（i）
as.data.frame（matrix（sample（sample（0:20,5 * 5，replace = TRUE） ，ncol = 5）））
paste0（'A'，2000：2005）），envir = .GlobalEnv
list2env（setNames（lapply（1：6，function（i）
as.data.frame（matrix（sample（0:20,5 * 5，replace = TRUE），ncol = 5））），
paste0（'B'，2000：2005）），envir =。 GlobalEnv）
list2env（setNames（lapply（1：6，function（i）
as.data.frame（matrix（sample（sample（0:20,5 * 5，replace = TRUE）），ncol = 5 ））），
paste0（'C'，2000：2005）），envir = .GlobalEnv
I need to perform a variety of actions by combining, aggregating and splitting data frames. These actions need to be repeated for several years in a row (2000, 2001, 2002 etc.). However, I can't find a way to refer to multiple data frames based on a looping string with the years.
An example: I want to combine 3 data frames from the same year. My current code:
Stake_2000 <- combine(A2000, B2000, C2000)
Stake_2001 <- combine(A2001, B2001, C2001)
Stake_2002 <- combine(A2002, B2002, C2002)
Stake_2003 <- combine(A2003, B2003, C2003)
Stake_2004 <- combine(A2004, B2004, C2004)
Stake_2005 <- combine(A2005, B2005, C2005)
I would like to simplify by replacing the years by a variable in a loop. However, I cannot manage to let R read from the appropriate data frames. I've stranded in multiple attempts:
names <- c("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005")
for (n in names)
{Temp <- combine(c("A",n,sep=""), (c"B",n,sep=""), c("C",n,sep=""))
assign(paste("Stake_",n,sep=""), Temp)}
or replace combine function with combine(An, Bn, Cn), or combine(A+n, B+n, C+n)
Besides these actions, I need to do aggregating and matching from different databases with the similar problems of the years. For example replace all the "2000" with subsequent years in a loop:
Temp <- aggregate(VarA~VarB, data=A_2000, FUN=length)
S_2000$VarC <- Temp[match(S_2000$ID, Temp$ID), "VarA"]
I presume there is some pretty straight forward answer to it, but I haven't been able to find it.
You could try
library(dplyr)
names <- c("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005")
for(n in names){
Temp <- bind_cols( get(paste0('A', n)), get(paste0('B', n)),
get(paste0('C', n)))
assign(paste0('Stake_', n), Temp)
}
identical(cbind(A2000, B2000, C2000), Stake_2000)
#[1] TRUE
identical(cbind(A2005, B2005, C2005), Stake_2005)
#[1] TRUE
For the aggregate, you could do
lapply(mget(paste0('A', 2000:2005)), function(x)
aggregate(V1~V2, x, FUN=length))
Similarly for B and C though it is not clear what S_2000 is.
Update
If the number of rows are different, may be we can use combine with stri_list2matrix from stringi
A2000 <- rbind(A2000, c(4,8, 9 , 15, 25))
library(stringi)
for(n in names){
Temp <- as.data.frame(stri_list2matrix(combine( get(paste0('A', n)),
get(paste0('B', n)), get(paste0('C', n)))), stringsAsFactors=FALSE)
Temp[] <- lapply(Temp, as.numeric)
assign(paste0('Stake_', n), Temp)
}
Stake_2000
# V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15
#1 6 19 12 18 1 1 18 5 7 17 9 19 12 18 8
#2 4 5 7 4 11 12 9 1 2 5 4 13 18 5 6
#3 14 16 14 0 15 3 7 13 20 0 4 3 0 0 6
#4 10 16 14 10 2 4 10 6 13 16 4 2 6 8 15
#5 13 5 6 2 4 12 11 0 10 16 9 17 12 7 6
#6 4 8 9 15 25 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
data
set.seed(24)
list2env(setNames(lapply(1:6, function(i)
as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))),
paste0('A', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)
list2env(setNames(lapply(1:6, function(i)
as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))),
paste0('B', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)
list2env(setNames(lapply(1:6, function(i)
as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))),
paste0('C', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)
这篇关于如何在R中使用相同的循环向量来引用多个数据库？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
