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raw.data.2010さまざまな動物種でサブセット化するいくつかのステップが必要なデータセットがあります。また、すべてのフィルタリング プロセスの後で、それに応じて名前を付ける必要があります。以下のような簡単なコードを書きました。

#Creating reproducible data######
site=rep(list("Q", "R", "S", "T"), each=500)
grid=sample(1:2, size=2000, replace=TRUE)
spp=rep(list("A", "B", "C", "D", "E"), each=400)
fate=sample(1:5, size=20000, replace=TRUE)
sex=rep(list("M","F"), each=2000)
weight=sample(85:140, size=2000, replace=TRUE)

raw.data=as.data.frame(cbind(site, grid, spp, fate, sex, weight))

### main codes#####
spp=c("A", "B", "C", "D", "E")
    for (i in spp){
        name=paste(i, "raw", sep=".", collapse="")
        filter=paste("select",i, sep="", collapse="")
        assign(filter, raw.data$spp==i)
        assign(name, raw.data[get(filter),])
    }

フィルタを確認しましたが、問題なく動作しました。しかし、最後の行は機能しなかったため、呼び出したサブセット化されたデータはすべて返されNAました。何が問題だったのですか？ありがとうございました。

編集：こんにちは、アドバイスをありがとうございます。再現できるようにコードを編集しました。基本的に、最初に でフィルタリングしたいと思いraw.dataますspp。site次に、フィルターを追加して、 、grid、fate... などに従ってグループ化することができます。後で使用するためにそれらを操作できるように、フィルター処理されたデータに個別にアクセスできる必要があります。さまざまな性別や年齢層の体重やその他の測定値を計算します。後でA.rawに電話できるようにしたいです。A.Q.data

さまざまなレベル (人口レベル、個人レベル、サイト/グリッド レベルなど) でデータを分析し、必要に応じてそれらをプール/分割できるようにしたいためです。それがこのコードの目的です。私の説明があなたを混乱させないことを願っています。

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3 に答える 3

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assignグローバル変数をandで使用するのをやめて、代わりにリストを使用する場合 (およびの代わりgetにサブセットを使用することを忘れないでください)、長期的にはおそらく多くの作業と悲しみを節約できます。[[$

于 2012-09-08T18:42:04.877 に答える
3

問題は、フィルター自体を使用するのではなく、フィルターに保存されている名前の変数を「取得」する必要があるようです。

これはうまくいくはずです：

spp=c("A", "B", "C", "D", "E")
for (i in spp){
    name=paste(i, "raw", sep=".", collapse="")
    filter=paste("select",i, sep="", collapse="")
    assign(filter, raw.data.2010$Spp==i)
    assign(name, raw.data.2010[get(filter),])
}
于 2012-09-08T18:33:39.840 に答える
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あなたの例はすべてめちゃくちゃです。これは適切な例であり、決して使用しないでくださいas.data.frame(cbind(...))

 site=rep(c("Q", "R", "S", "T"), each=500)
 grid=sample(1:2, size=2000, replace=TRUE)
 spp=rep(c("A", "B", "C", "D", "E"), each=400)
 fate=sample(1:5, size=20000, replace=TRUE)
 sex=rep(c("M","F"), each=2000)
 weight=sample(85:140, size=2000, replace=TRUE)

 raw.data=data.frame(site=site, grid=grid, spp=spp, fate=fate, sex=sex, weight=weight)
 names(group.spp) <- paste(levels(raw.data$spp), "raw", sep=".")

#------------------------
 str(group.spp)
List of 5
 $ A.raw:'data.frame':  4000 obs. of  6 variables:
  ..$ site  : Factor w/ 4 levels "Q","R","S","T": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  ..$ grid  : int [1:4000] 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 ...
  ..$ spp   : Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  ..$ fate  : int [1:4000] 3 2 3 5 5 2 3 2 5 2 ...
  ..$ sex   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ weight: int [1:4000] 136 93 115 100 97 128 120 124 97 120 ...
 $ B.raw:'data.frame':  4000 obs. of  6 variables:
  ..$ site  : Factor w/ 4 levels "Q","R","S","T": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  ..$ grid  : int [1:4000] 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 ...
  ..$ spp   : Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ fate  : int [1:4000] 5 5 2 4 3 4 2 3 4 5 ...
  ..$ sex   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ weight: int [1:4000] 137 126 116 97 97 86 134 103 86 140 ...
 $ C.raw:'data.frame':  4000 obs. of  6 variables:
  ..$ site  : Factor w/ 4 levels "Q","R","S","T": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ grid  : int [1:4000] 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 ...
  ..$ spp   : Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
  ..$ fate  : int [1:4000] 2 4 4 2 5 1 2 1 2 5 ...
  ..$ sex   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ weight: int [1:4000] 132 85 96 87 91 94 94 122 116 87 ...
 $ D.raw:'data.frame':  4000 obs. of  6 variables:
  ..$ site  : Factor w/ 4 levels "Q","R","S","T": 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
  ..$ grid  : int [1:4000] 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 ...
  ..$ spp   : Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
  ..$ fate  : int [1:4000] 2 4 1 4 2 4 1 5 1 4 ...
  ..$ sex   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ weight: int [1:4000] 130 139 100 107 126 119 134 110 103 135 ...
 $ E.raw:'data.frame':  4000 obs. of  6 variables:
  ..$ site  : Factor w/ 4 levels "Q","R","S","T": 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
  ..$ grid  : int [1:4000] 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 ...
  ..$ spp   : Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
  ..$ fate  : int [1:4000] 5 5 4 5 5 3 1 4 4 3 ...
  ..$ sex   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..$ weight: int [1:4000] 88 96 99 101 119 94 97 132 137 115 ...
于 2012-09-09T02:40:37.140 に答える