Question

我有一个大型数据集，表示为“importdata”，其结构为：

| Date | Qobs | Qobsmodel |

因此，它是一个分为日期，观察流和模型流（水文）的表。

此数据是多年的每日时间步。但是，我使用的这个脚本需要将它们分解为年度数据集，然后对每个“年”进行分析。因此，我一直在使用动态变量（让脚本生成它自己的变量并使用它们）来分解数据集的每个部分。

for (i in 1:numberyears) {
  yearstartpaste <- paste(yearsimport[i],"-01-01", sep = "")

  yearendpaste <- paste(yearsimport[i]+1,"-01-01", sep = "")

  variablename <- paste("year",yearsimport[i],"data", sep = "")

  assign(variablename, 
         flowdatadf[flowdatadf$Date >= yearstartpaste & flowdatadf$Date < yearendpaste])
}

“numberofyears”是开始年份和结束年份之间的总年数，“yearsimport”是我需要在数组中分解的年份，“flowdatadf”是完整的流量数据集。

稍后，我按以下方式调用数据集。

for (i in 1:numberyears) {
  variablename <- paste("year",yearsimport[i],"data", sep = "")

  maxflow[i] <- max(eval(parse(text = variablename))$Qobsmodel, na.rm = TRUE)
}

据我所知，这是一种非常草率的编码方式。阅读其他关于动态变量的stackexchange帖子，我想知道是否有人对我的方法有更好的想法/解决方案？

有人建议将数据框与另一个变量一起使用，但我不知道在我的动态变量需要处理数组/表的情况下这是如何工作的。

谢谢！

动态变量的替代方案？

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