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現在、以下のRコードがあります。次のようなデータを読み込みます。

track_id    day hour    month   year    rate    gate_id pres_inter  vmax_inter
9   10  0   7   1   9.6451E-06  2   97809   23.545
9   10  0   7   1   9.6451E-06  17  100170  13.843
10  3   6   7   1   9.6451E-06  2   96662   31.568
13  22  12  8   1   9.6451E-06  1   94449   48.466
13  22  12  8   1   9.6451E-06  17  96749   30.55
16  13  0   8   1   9.6451E-06  4   98702   19.205
16  13  0   8   1   9.6451E-06  16  98585   18.143
19  27  6   9   1   9.6451E-06  9   98838   20.053
19  27  6   9   1   9.6451E-06  17  99221   17.677
30  13  12  6   2   9.6451E-06  2   97876   27.687
30  13  12  6   2   9.6451E-06  16  99842   18.163
32  20  18  6   2   9.6451E-06  1   99307   17.527


##################################################################
# Input / Output variables
##################################################################
for (N in (59:96)){
  if (N < 10){
#     TrackID <- "000$N"
     TrackID <- paste("000",N, sep="")
  }
  else{
#     TrackID <- "00$N"
     TrackID <- paste("00",N, sep="")
  }
  print(TrackID)

# For 2010_08_24 trackset
#  fname_in <- paste('input/2010_08_24/intersections_track_calibrated_jma_from1951_',TrackID,'.csv', sep="")
#  fname_out <- paste('output/2010_08_24/tracks_crossing_regional_polygon_',TrackID,'.csv', sep="")
# For 2012_05_01 trackset
  fname_in <- paste('input/2012_05_01/intersections_track_param_',TrackID,'.csv', sep="")
  fname_out <- paste('output/2012_05_01/tracks_crossing_regional_polygon_',TrackID,'.csv', sep="")
  fname_out2 <- paste('output/2012_05_01/GateID_',TrackID,'.csv', sep="")

#######################################################################
# we read the gate crossing track date
  cat('reading the crosstat output file', fname_in, '\n')
  header <- read.table(fname_in, nrows=1)
  track <- read.table(fname_in, sep=',', skip=1)
  colnames(track) <- c("ID", "day", "month", "year", "hour", "rate", "gate_id", "pres_inter", "vmax_inter")

#  track_id=track[,1]
#  pres_inter=track[,15]

# Function to select maximum surge by stormID 
  ByTrack <- ddply(track, "ID", function(x) x[which.max(x$vmax_inter),])
  ByGate <- count(track, vars="gate_id")

# Write the output file with a single record per storm                     
  cat('Writing the full output file', fname_out, '\n')
  write.table(ByTrack, fname_out, col.names=T, row.names=F, sep = ',')

# Write the output file with a single record per storm                     
   cat('Writing the full output file', fname_out2, '\n')
   write.table(ByGate, fname_out2, col.names=T, row.names=F, sep = ',')
}

コードの最後のセクションの出力は、GateID でグループ化され、発生頻度を出力するファイルです。次のようになります。

gate_id freq
1   935
2   2096
3   1363
4   963
5   167
6   17
7   43
8   62
9   208
10  267
11  64
12  162
13  178
14  632
15  807
16  2003
17  838
18  293

問題は、96 の異なる入力ファイルに対して、このように見えるファイルを出力することです。96 個の個別のファイルを出力する代わりに、入力ファイルごとにこれらの集計を計算し、96 個の入力すべての頻度を合計して、1 つの出力ファイルを出力したいと思います。誰でも助けることができますか？

ありがとう、K

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1

以下の関数のようなことをする必要があります。これにより、1 つのディレクトリ内のすべての .csv ファイルが取得されるため、そのディレクトリには分析したいファイルのみが含まれている必要があります。

myFun <- function(out.file = "mydata") {
files <- list.files(pattern = "\\.(csv|CSV)$")
# Use this next line if you are going use the file name as a variable/output etc
files.noext <- substr(basename(files), 1, nchar(basename(files)) - 4)

for (i in 1:length(files)) {
    temp <- read.csv(files[i], header = FALSE)
    # YOUR CODE HERE
    # Use the code you have already written but operate on files[i] or temp
    # Save the important stuff into one data frame that grows
    # Think carefully ahead of time what structure makes the  most sense
    }

datafile <- paste(out.file, ".csv", sep = "")
write.csv(yourDataFrame, file = datafile)
}
于 2012-11-19T22:56:32.587 に答える