我可以使用any（）和next（）来摆脱R中的空数据框吗？ [英] Can I use any() and next() to get rid of empty data frames in R?

问题描述

以下链接

if else语句变坏

建议不要使用表达式

 > any（c（5,6,7））== 0 
 [1] FALSE 
  

我一直在使用any（）来清除for（）循环中的空数据框，如下所示：

  id< -  c（1,2,3,4,5,6）
 len<  -  c（11.25,11.75,12,12,12.5,13.25）
 df<  -  data.frame（id ，len）
 bin.brks < -  c（10,11,12,13,14）
 
 options（warn = -1）＃将警告关闭
 
 for（m in 1：（length（bin.brks）-1））{
 #subset加权到每个bin;当m = 1时
 temp <-df [（df $ len> bin.brks [m]& df $ len< = bin.brks [m + 1]），] 
 ＃处理空的临时数据帧;如果dframe为空，则为FALSE：
 if（any（temp $ len）== FALSE）next 
} 
 
 options（warn = 0）＃restore default warnings 
  

当然，如果我不关闭这些警告，我会得到这个：

$ p $ 警告信息：
任何（temp $ var1）：强制参数类型'double'到逻辑

有没有一个原因，我不应该这样绕过空的数据框？什么是更好的方法？

我其实是网上试图找到一种方法来解决这个错误，当我找到了链接，建议我不应该使用任何（）方法。

解决方案

考虑用 lapply创建一个数据框列表使用 Filter（）过滤掉空的数据框元素：

  dfList < -  lapply（seq_along（bin.brks），function（m）
 df [（df $ len> bin.brks [m]& df $ len< = bin.brks [m +1]），]）
 
 print（dfList）
＃[[1]] 
＃[1] id len 
＃< 0 rows> （或0长度row.names）
 
＃[[2]] 
＃id len 
＃1 1 11.25 
＃2 2 11.75 
 ＃3 3 12.00 
＃4 4 12.00 
 
＃[[3]] 
＃id len 
＃5 5 12.5 
 
＃ [[4]] 
＃id len 
＃6 6 13.25 
 
 [[5]] 
＃[1] id len 
＃< ; 0行> （或0长度row.names）
 
 dfList<  -  Filter（函数（i）nrow（i）> 0，dfList）
 
 print（dfList）
＃[[1]] 
＃id len 
＃1 1 11.25 
＃2 2 11.75 
＃3 3 12.00 
＃4 4 12.00 
 
＃[[2]] 
＃id len 
＃5 5 12.5 
 
＃[[3]] 
＃id len 
＃6 6 13.25 
  

The following link

if else statement gone bad

suggests not to use the formulation

> any( c(5,6,7) )==0
[1] FALSE

I have been using any() to get rid of empty data frames in for() loops like this:

id <- c(1,2,3,4,5,6)
len <- c(11.25,11.75,12,12,12.5,13.25)
df <- data.frame(id,len)
bin.brks <- c(10,11,12,13,14)

options(warn = -1)   # to turn warnings off

for (m in 1: (length(bin.brks)-1)){
  #subset weights into each bin; empty when m=1
  temp <- df[(df$len > bin.brks[m] & df$len <= bin.brks[m+1]),]
  # deal with empty temp data frame; if the dframe is empty, this is FALSE:
  if (any(temp$len)==FALSE)  next
}

options(warn = 0)   # restore default warnings

Of course, if I don't turn the warnings off, I get this:

Warning message:
In any(temp$var1) : coercing argument of type 'double' to logical

Is there a reason I shouldn't be getting around empty data frames this way? What would be a better way?

I actually was online trying to find a way to get around the error when I found the link that suggested I shouldn't be using any() this way at all.

解决方案

Consider creating a list of dataframes with lapply and use Filter() to filter out empty dataframe elements:

dfList <- lapply(seq_along(bin.brks), function(m)      
  df[(df$len > bin.brks[m] & df$len <= bin.brks[m+1]),])

print(dfList)
# [[1]]
# [1] id  len
# <0 rows> (or 0-length row.names)

# [[2]]
#   id   len
# 1  1 11.25
# 2  2 11.75
# 3  3 12.00
# 4  4 12.00

# [[3]]
#   id  len
# 5  5 12.5

# [[4]]
#   id   len
# 6  6 13.25

# [[5]]
# [1] id  len
# <0 rows> (or 0-length row.names)

dfList <- Filter(function(i) nrow(i) > 0, dfList)

print(dfList)
# [[1]]
#   id   len
# 1  1 11.25
# 2  2 11.75
# 3  3 12.00
# 4  4 12.00

# [[2]]
#   id  len
# 5  5 12.5

# [[3]]
#   id   len
# 6  6 13.25

这篇关于我可以使用any（）和next（）来摆脱R中的空数据框吗？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！