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重複の可能性:
R でスクリプトを n 個の .csv ファイルに繰り返し適用する最適な方法はどれですか?

カーネル使用率の分布を計算し、要約プロットの PDF を生成するスクリプトがあります。私のスクリプトは現在、データベースを「期間」ごとに分割し、for ループを使用して KUD プロットを生成します。また、個々の魚に対応するディレクトリに複数の csv ファイルを保存しています。私が望むのは、関数またはループを使用してディレクトリ内のすべてのファイルを読み取り、個々の魚と期間ごとに PDF プロットを生成するスクリプトを実行することです。

私のスクリプトは次のようになります。

library(ks)

dd<-read.table(text="period  dist   depth
            1   4916.64 8.661827
            1   4916.64 14.789091
            1   4916.64 13.555909
            1   4916.64 12.92816
            1   4916.64 11.708774
            1   4916.64 15.28
            1   4916.64 13.369875
            1   4916.64 14.039655
            1   4916.64 13.454545
            1   4916.64 12.638261
            1   4916.64 13.251081
            1   4916.64 14.006341
            1   4916.64 12.64
            1   4916.64 15.521818
            1   4916.64 10.202121
            1   4916.64 14.816667
            1   4916.64 15.504
            1   9674.844    23.93
            1   11000.151   22.157143
            1   11414.31    22.72
            1   11414.31    25.7
            1   11414.31    19.07
            1   11414.31    23.085714
            1   9481.57 17.266667
            1   11414.31    26.8
            1   11414.31    19.382222
            1   5616.09 12.016667
            1   10658.02    18.873913
            1   11414.31    25.2
            1   11414.31    20.9
            1   11414.31    27.65
            1   11414.31    22.133333
            1   11414.31    30.9
            1   5616.09 23.3
            2   11172.718   20.391667
            2   9964.755    23.51
            2   5616.09 19.43
            2   5616.09 19.1
            2   4916.64 18.42
            2   8515.2  17.683333
            2   11414.31    22.128571
            2   11414.31    22.8608
            2   10391.095   24.955882
            2   10931.125   25.225
            2   6444.407    20.228571
            2   11276.257   23.77619
            2   10585.993   23.285714
            2   10641.214   20.653333
            2   9757.676    24.007143
            2   11414.31    18.817
            2   11414.31    23.525
            2   11414.31    22.873684
            2   11414.31    26.15
            2   10486.595   21.9
            2   11000.151   24.142857
            2   11414.31    24.3875
            2   10819.621   20.569231
            2   10360.088   29.345455
            2   9708.951    21.488235
            2   11414.31    30.775
            2   11414.31    25.5
            2   11414.31    18.477917
            2   10327.144   26.8625
            2   11414.31    26.12963
            2   11414.31    29.28125
            2   11414.31    23.166667
            2   10689.532   21.8625
            2   11414.31    28.328571
            2   11414.31    22.563158
            2   11414.31    25.490909
            2   11414.31    26.0625
            2   11414.31    34.5
            2   11414.31    17.375294
            ",header=T)

dd1<-data.frame(dd$period,dd$dist,dd$depth)

# split database for each period
period<-dd1$dd.period
M<-split(dd1,period)
l<-length(M)

# run loop through each tag and create a PDF file with all KUD plots
pdf("KUD plot.pdf",width=11,height=8,paper="a4r")
par(mfcol=c(1,1))

for(j in 1:l){

# calculate the 2D kernel
dd2<-data.frame(M[[j]]$dd.dist,M[[j]]$dd.depth)

## auto bandwidth selection
H.pi2<-Hpi(dd2,binned=TRUE)*1
ddhat<-kde(dd2,H=H.pi2)

# Kernel contour plot
plot(ddhat,cont=c(95),drawpoints=TRUE,col="black",xlab="Distance (m)",lwd=2.5, 
    ylab="Depth (m)",ptcol="grey15",cex=0.7,
    xlim=c(min(dd2[,1]-dd2[,1]*0.4),max(dd2[,1]+dd2[,1]*0.4)),ylim=c(45,-1),
    main=paste("Period"," - ",M[[j]]$dd.period[1])) 

plot(ddhat,cont=c(25),add=TRUE,col="red",lwd=2.4)
plot(ddhat,cont=c(50),add=TRUE,col="seagreen2",lwd=2.4)
plot(ddhat,cont=c(75),add=TRUE,col="royalblue",lty=5,lwd=2.5)  

}

dev.off()

スクリプトを改善する方法についての提案やアイデアをいただければ幸いです。前もって感謝します！

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2 に答える 2

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applyリンクされた @RomanLustrik の回答にはベースのソリューションが含まれていないため、ここで紹介します。おそらく必要になる機能は、パッケージd*plyからのものです。すべての- -を行います。たとえば、期間ごとの平均深度を取得するには、次のようにします。plyrplyrsplittingapplying a function to each splitand combining it back together again

library(plyr)
ddply(dd, .(period), summarise, mn = mean(depth))

同じアイデアを使用して分析を実行できます。

res = dlply(dd, .(period), function(x) {
   dd2 = x[-1]
   H.pi2<-Hpi(dd2,binned=TRUE)*1
   ddhat<-kde(dd2,H=H.pi2)
 })

ここresで、分析の結果を含む長さ 2 のリストです。同様のアプローチを使用して から情報を抽出しres、プロットすることができます。私はggplot2そのために使用します。

于 2013-01-29T09:06:40.590 に答える
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コードを簡素化する 1 つの方法は、ループをパッケージからのfor呼び出しに置き換えることです。例えば ​​：ddplyplyr

library(plyr)

pdf("test.pdf",width=11,height=8,paper="a4r")
invisible(ddply(dd1, .(period), function(df) {
  period <- df$dd.period[1]
  df <- df[,-1]
  ## auto bandwidth selection
  H.pi2<-Hpi(df,binned=TRUE)*1
  ddhat<-kde(df,H=H.pi2)

  ## Kernel contour plot
  plot(ddhat,cont=c(95),drawpoints=TRUE,col="black",xlab="Distance (m)",lwd=2.5, 
       ylab="Depth (m)",ptcol="grey15",cex=0.7,
       xlim=c(min(df$dd.dist-df$dd.dist*0.4),max(df$dd.dist+df$dd.dist*0.4)),ylim=c(45,-1),
       main=paste("Period"," - ",period)) 

  plot(ddhat,cont=c(25),add=TRUE,col="red",lwd=2.4)
  plot(ddhat,cont=c(50),add=TRUE,col="seagreen2",lwd=2.4)
  plot(ddhat,cont=c(75),add=TRUE,col="royalblue",lty=5,lwd=2.5)  

}))
dev.off()

次に、このコードを独自の関数にラップして、データ フレームと pdf ファイル名を引数として受け取ることができます。

pdfks <- function(dd1, filename) {
  pdf(filename, width=11, height=8, paper="a4r")
  ...
  dev.off()
}

次に、各csvファイルを順番にロードし、この関数をそれぞれに適用するループを作成できます。

于 2013-01-29T09:06:54.997 に答える