Question

如何创建使用不同数据集（每个数据文件由多个数据文件组成）作为输入的嵌套for循环，然后保存特定于变量的结果？

我编写了一个for循环，为一个国家设置不同气候数据文件的子集，然后总结温度值。

数据看起来像这样，并且在两个国家/地区的每个地区每天都会给出（一个文件=一个地区）

Date      |Prec |Temperature
----------|-----|-----------                                          
13-01-1992| 1   |   1
14-01-1992| 0   |   1.5
15-01-1993| 0.8 |   -0.4
16-01-1993| 0   |   -2.2
17-01-1994| 0   |   -2.35
13-01-1994| 0.3 |   -2.95
14-01-1995| 1   |   -8.95
15-01-1995| 2   |   -7.25
16-01-1996| 1.5 |   -6
17-01-1996| 0   |   -8.3
13-02-1997| 1   |   -0.3
14-02-1997| 0.1 |   -0.15
15-02-1998| 0   |   -2.5
16-02-1998| 0.2 |   -3.4
17-02-1999| 0.9 |   -0.4
16-03-1999| 2.6 |   8.4
17-03-2000| 1.7 |   11
18-03-2000| 4.7 |   4.65
19-03-2001| 1   |   2.95
20-03-2001| 0.6 |   4.7
13-08-2002| 2   |   22.35
14-08-2002| 1   |   20
15-08-2003| 1.7 |   21.4
16-08-2003| 0.5 |   21.55
17-08-2004| 0.4 |   21.5
17-02-2004| 0.3 |   -0.6
18-02-2005| 0.8 |   -3.4
19-02-2005| 1.2 |   -3
20-02-2006| 0.8 |   2
21-02-2006| 6   |   1.2

现在我希望这可以在两个不同国家/地区的数据集上运行。每个国家/地区都有不同数量的数据文件。我试过这个：

Temperature<-matrix(1995:2006,12,1)
Country_A<-c("1.csv","2.csv","3.csv")
Country_B<-c("4.csv","5.csv")
country<-c(Country_A, Country_B)
country_names<-c("Country_A "," Country_B ")

for(j in 1:2)
{for(i in country[j]) {
name <- country_names[j]  
Data<-read.csv(i, header=TRUE, sep = ",")
Data$Dates<-as.Date(Data$Date, "%d-%m-%Y")
Data95<-subset(Data, Dates>="1995-01-01")
Data$Years<- as.numeric(format(Data$Dates, "%Y"))
Temperature<-cbind(Temperature, aggregate(Data95$Column1, by= list(Data95$Years),FUN=sum))}}

不是在一个国家之后循环，而是像这样只有文件1和2被解决。我认为问题在于此 country<-c(Country_A, Country_B)

我认为阵列可以是单独解决这些国家的解决方案，也可能是为了保存温度结果国家特定的。不幸的是我对R很新，因此我不知道如何设置它。任何帮助我都会很高兴！

Answer 1

Temperature<-matrix(1995:2006,12,1)

# Below are just for understanding. Country_A represents just the names of files in the A directory    
# Country_A<-c("1.csv","2.csv","3.csv")
# Country_B<-c("4.csv","5.csv")

lA=list.files(path = "countryA_pathname", pattern= ".csv")
lB=list.files(path = "countryB_pathname", pattern= ".csv")

l1A = paste0("countryA_pathname", lA)
# l1A = c("countryA_pathname/1.csv", "countryA_pathname/2.csv", "countryA_pathname/3.csv")
l1B = paste0("countryB_pathname", lB)
# l1B = c("countryB_pathname/4.csv", "countryB_pathname/5.csv")

abc <- function(path)
{
  Data = read.csv(path)
  Data$Date<-as.Date(Data$Date, "%d-%m-%Y")
  Data$Years<- as.numeric(format(Data$Date, "%Y"))
  Data95 = subset(Data , Date >="1995-01-01")
  Temperature <- ddply(Data95, "Years", function(x) sum(x$Temperature))[-1]#JUST EXTRACTS THE SUM COLUMN
  Temperature
}

LA = lapply(l1A, abc)
LB = lapply(l1B, abc)

dA = cbind(Temperature, as.data.frame(LA))
colnames(dA) <- c("Temperature", lA)
dB = cbind(Temperature, as.data.frame(LB))
colnames(dB) <- c("Temperature", lB)

希望这有效

嵌套for循环遍历R中的不同数据集

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