Question

我想找到一种在R中自动化描述性统计的方法。我总是必须为我导入的每个csv文件重复相同的步骤。虽然我宁愿有办法真正实现自动化。现在我做：

myvariable <-read.csv(file="my.csv",head=TRUE,sep=",")
names(myvariable)

检查我想在名称中查看哪些列：

x <- myvariable$ColumnName
plot(x) (in various plot types)

我想做的是：

读入文件夹中的一个（可能是全部）csv文件，并将不同的列分配给变量（或者可能是数据框，我不知道哪个是最好的）。这些变量应该可以在不同的图中使用（例如boxplot，密度等），而不必在我更改我要导入的csv时再次更改整个脚本。

我希望我的问题有道理。我想有一种方法可以将csv文件放在目录中，运行脚本并查看绘制的基本描述性统计结果。

谢谢！

Answer 1

这是一个函数式编程问题。基本上，只需编写一个输入数据集和变量名称的函数（或统计方法所需的任何输入），然后输出方法或绘图的结果。这是一个hacky小玩具的例子：

library(ggplot2) #for diamonds dataset
sum_plot <- function(data, var1, var2){
  print(var1)
  print(summary(data[ ,var1]))
  print(var2)
  print(summary(data[ ,var2]))
  plot(data[, var1], data[, var2])
}

sum_plot(mtcars, "cyl", "mpg")
sum_plot(diamonds, "carat", "cut")

这是一种思考R代码的超级强大方式。强烈推荐本章的主题。 http://adv-r.had.co.nz/Functional-programming.html

如何在R中自动执行任务

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