从R中的几个CSV文件计算一列的平均值

时间:2014-04-16 03:57:26

标签: r csv

我是R.的新手。我在一个文件夹中有超过300个CSV文件(名为001.csv,002.csv等)。每个包含一个带标题的数据框。我正在编写一个函数,它将采用三个参数:文件的位置,要计算平均值的列的名称(在数据框内)以及要在计算中使用的文件。

这是我的功能:

pollutantmean2 <- function(directory = getwd(), pollutant, id = 1:332) {

    # add one or two zeros to ID so that they match the CSV file names
    filenames <- sprintf("%03d.csv", id)

    # path to specdata folder
    # if no path is provided, default is working directory
    filedir <- file.path(directory, filenames)

    # get the data from selected ID or IDs from the specified path
    dataset <- read.csv(filedir, header = TRUE)

    # calculate mean removing all NAs
    polmean <- mean(dataset$pollutant, na.rm = TRUE)

    # return mean
    polmean

}

我的代码似乎有两个问题。为了分解它,我将函数分成两个独立的函数来处理两个任务:1)获取所需的文件和2)计算所需列的平均值(aka pollutant)。

1)获取适当的文件 - 只要我只需要一个文件,它就可以工作。如果我选择一系列文件,例如1:25,我会收到一条显示Error in file(file, "rt") : invalid 'description' argument的错误消息。我已经用Google搜索了这个错误,但仍然不知道如何修复它。

# function that gets csv files and stores them
getfile <- function(directory = getwd(), id) {
    filenames <- sprintf("%03d.csv", id)
    filedir <- file.path(directory, filenames)
    dataset <- read.csv(filedir, header = TRUE)
    dataset
}

如果我运行getfile("specdata", 1)它运行正常,但如果我运行getfile("specdata", 1:10),我会收到以下错误:Error in file(file, "rt") : invalid 'description' argument

2)计算指定命名列的平均值 - 假设我有一个可用的数据框,然后尝试使用以下函数计算平均值:

calcMean <- function(dataset, pollutant) {
    polmean <- mean(dataset$pollutant, na.rm = TRUE)
    polmean
}

但是如果我运行calcMean(mydata, "sulfate")(其中mydata是我手动加载的数据框),我收到一条错误消息:     Warning message: In mean.default(dataset$pollutant, na.rm = TRUE) : argument is not numeric or logical: returning NA

奇怪的是,如果我在控制台中运行mean(mydata$sulfate, na.rm = TRUE),它可以正常工作。

我将非常感谢任何有助于我指明正确方向的帮助。我已经研究了好几天,经过无休止的调整后,我已经没想完了。

2 个答案:

答案 0 :(得分:11)

您不需要更多功能。根据我对6行的理解,解决方案可以更简单:

pollutantmean <- function(directory, pollutant, id = 1:10) {
filenames <- sprintf("%03d.csv", id)
filenames <- paste(directory, filenames, sep="/")
ldf <- lapply(filenames, read.csv)
df=ldply(ldf)
# df is your list of data.frames
mean(df[, pollutant], na.rm = TRUE)
}

答案 1 :(得分:2)

我认为您的主要问题是列出工作目录中的文件并将其读入R.尝试R中的 list.files 功能可能适合您的示例代码是

  files <- list.files(pattern = ".csv") ## creates a vector with all file names in your folder
polmean <- rep(0,length(files))
for(i in 1:length(files)){
   data <- read.csv(files[i],header=T)
   polmean[i] <- mean(data$pollutant)
 }
result <- cbind(files,polmean)
write.csv(result,"result_polmeans.csv")

该程序为您提供第一列中文件名和第二列中相应方法的数据。