使用R循环数据帧，并为循环中创建的对象分配适当的名称

问题描述

|| 这是数据分析员一直在做的事情（尤其是在处理具有缺失响应的调查数据时）。通常先对一组竞争数据矩阵进行乘法运算，将模型拟合到这些矩阵中的每一个，然后合并结果。目前，我正在手动处理事务，并寻求更优雅的解决方案。 想象一下工作目录中有5个

*.csv

文件，分别是

dat1.csv

，

dat2.csv

，...

dat5.csv

。我想使用每个数据集来估计相同的线性模型。 有了这个答案，第一步是收集文件列表，我将使用以下方法

csvdat <- list.files(pattern=\"dat.*csv\")

现在我想做类似的事情

for(x in csvdat) {
    lm.which(csvdat == \"x\") <- lm(y ~ x1 + x2,data = x)
}

\“ which \”语句是我尝试通过循环当前使用的csvdat列表中的位置依次编号每个模型的愚蠢方法。也就是说，我希望此循环返回一组名称为

lm.1

，

lm.2

等的5 lm对象 是否有一些简单的方法可以创建这些对象并为其命名，以便我可以轻松地指出它们对应的数据集？ 谢谢你的帮助！     

解决方法

另一种方法是使用“ 8”包进行循环。使用@chl构造的示例，这是您的操作方法

require(plyr)

# read csv files into list of data frames
data_frames = llply(csvdat,read.csv)

# run regression models on each data frame
regressions = llply(data_frames,lm,formula = y ~ .)
names(regressions) = csvdat

    ,使用列表来存储您的回归模型的结果，例如

foo <- function(n) return(transform(X <- as.data.frame(replicate(2,rnorm(n))),y = V1+V2+rnorm(n)))
write.csv(foo(10),file=\"dat1.csv\")
write.csv(foo(10),file=\"dat2.csv\")
csvdat <- list.files(pattern=\"dat.*csv\")
lm.res <- list()
for (i in seq(along=csvdat))
  lm.res[[i]] <- lm(y ~ .,data=read.csv(csvdat[i]))
names(lm.res) <- csvdat

    ,您想要的是功能

seq_along()

和

assign()

的组合 如果

csvdat

中有五个对象，13ѭ将帮助创建一个从1到5的向量（以获得适当的数字，而不仅是变量名称）。然后使用

assign

（使用

paste

从数字创建适当的字符串）可创建变量。 请注意，您还需要先加载数据文件（示例中缺少）：

for (x in seq_along(csvdat)) {
    data.in <- read.csv(csvdat[x])   #be sure to change this to read.table if necessary
    assign(paste(\"lm.\",x,sep = \"\"),lm(y ~ x1 + x2,data = data.in))
}

seq_along

并非完全必要，可以有其他方法解决计算问题。 关键功能是ѭ15。使用assign，您可以使用基于字符串的名称创建变量。有关更多信息，请参见

?assign

。 按照chl的评论（请参阅他的帖子），将所有内容一行一行显示：

for (x in seq_along(csvdat)) assign(paste(\"lm\",sep = \".\"),data = read.csv(csvdat[x]))