Question

我的CSV数据如下：

 code, label, value
 ABC,  len,   10
 ABC,  count, 20
 ABC,  data,  102
 ABC,  data,  212
 ABC,  data,  443
 ...
 XYZ,  len,   11
 XYZ,  count, 25
 XYZ,  data,  782
 ...

每个data的{{1}}条目数不同。（这对我的问题无关紧要;我只是指出来。）

我需要分析每个code的{{1}}条目。这包括计算中位数，绘制图表等。这意味着我应该为每个data分出code并将其设为数字？

有没有比这种更好的方法：

data

Answer 1

split和list2env允许您为每个x分隔您的data.frame code，为code中的每个级别生成一个data.frame：< / p>

list2env(split(x, x$code), envir=.GlobalEnv)

或只是

my.list <- split(x, x$code)

如果您更喜欢使用列表。

Answer 2

我不确定我是否完全理解你问题的最终目标，你是否想要一些关于你能做什么的指示？因为有很多可能的解决方案。

当你问：我需要分析每个代码的数据条目。这包括计算中位数，绘制图表等。这意味着我应该将每个代码的数据分开并使其成为数字？

答案是否定的，你没有严格要求。您可以使用R函数为您执行此任务，例如：

x = read.csv('dataFile.csv', header=T)

#is it numeric?
class(x$value)
# if it is already numeric you shouldn't have to convert it,
# if it strictly numeric I don't know any reason why it 
# should be read as strings but it happens.

aggregate(x,by=list(x$code),FUN="median")

boxplot(value~code,data=x)
# and you can do ?boxplot to look into its options.

分析R中的CSV数据

2 个答案: