Question

我正在编写一个循环来提取每个国家/地区（例如国家/地区）的UN Comtrade导出数据，并将按国家/地区将其导出为单独的CSV文件以供日后使用。所以我使用“get.Comtrade”函数（由Stefan a。编写）作为起点，并通过Comtrade数据中的每个唯一的3位数国家代码循环。另外，我只对获取“商品”“出口”数据感兴趣（从国家i到任何其他国家），并且对使用get.Comtrade功能提取的“列表”中包含的所有其他信息没有用处，所以我只会提取每个国家的“年份”，“记者”，“合作伙伴”和“交易价值”数据，并将它们组合成CSV表格。

为了举例说明，我在2006年以美国（国家代码= 842）开头，所以我写了

d <- get.Comtrade(r="842", p="all", ps="2006", type="C", rg="2", freq="A")

给了我一个“列表” - ＆gt; d包含2个项目“验证”和“数据”，其中后者（数据）包含35个变量并且是感兴趣的数据框。但是，我只需要以下信息（作为列号的索引）： [2]年，[10] rtTitle = Reporter，[13] ptTitle = Partner，[32] Trade.Value..US ..
所以我进入了

df <- cbind(d$data[2], d$data[10], d$data[13], d$data[32])

制作一个较小的数据框，并按百万美元调整“交易价值”。

df$million <- as.numeric(as.character(df[,4]))/1000000

最后，我将其导出到CSV文件到指定的工作目录

write.table(df, "~/working directory/data.csv", na = "NA", row.names = FALSE, col.names = TRUE, sep=",")

这很简单，确实给了我一个四列的CSV表格。基于这种简单的格式，我继续编写一个循环来获取每个国家的CSV输出：

    for (i in 1:length(country_list)){  
  d <- get.Comtrade(r="i", p="all", ps="2006", type="C", rg="2", freq="A")
  df <-  cbind(d$data[2], d$data[10], d$data[13], d$data[32])
  df$million <- as.numeric(as.character(df[,4]))/1000000
  myfile <- file.path("~/working directory", paste0("_", i, ".csv"))
  write.table(df, file=myfile, na = "NA", row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote=FALSE, append=FALSE, sep="")
  }

但它会返回一条错误消息，说明

Error in [.data.frame(d$data, 2) : undefined columns selected

表示在循环的第二行发生错误，即d$data中的列为undefined。因此，我在此板上检查了与列表和/或数据框格式中的列名称问题相关的先前问题，尝试了三天不同的方法，但仍然无法找到解决此问题的方法。

我知道这应该是一个非常简单的循环，但我只是陷入困境。

你们对此有什么看法？如果有人能够指出“未定义列”问题中的错误，我们将非常感激，因为到目前为止，我已经检查了许多早期线程中的错误。

谢谢。

但顺便说一下，

为了执行上面的代码，需要Stefan A.的get.Comtrade代码：

get.Comtrade <- function(url="http://comtrade.un.org/api/get?"
                         ,maxrec=50000
                         ,type="C"
                         ,freq="A"
                         ,px="HS"
                         ,ps="now"
                         ,r
                         ,p
                         ,rg="all"
                         ,cc="TOTAL"
                         ,fmt="json"
)
{
  string<- paste(url
                 ,"max=",maxrec,"&" #maximum no. of records returned
                 ,"type=",type,"&" #type of trade (c=commodities)
                 ,"freq=",freq,"&" #frequency
                 ,"px=",px,"&" #classification
                 ,"ps=",ps,"&" #time period
                 ,"r=",r,"&" #reporting area
                 ,"p=",p,"&" #partner country
                 ,"rg=",rg,"&" #trade flow
                 ,"cc=",cc,"&" #classification code
                 ,"fmt=",fmt        #Format
                 ,sep = ""
  )

  if(fmt == "csv") {
    raw.data<- read.csv(string,header=TRUE)
    return(list(validation=NULL, data=raw.data))
  } else {
    if(fmt == "json" ) {
      raw.data<- fromJSON(file=string)
      data<- raw.data$dataset
      validation<- unlist(raw.data$validation, recursive=TRUE)
      ndata<- NULL
      if(length(data)> 0) {
        var.names<- names(data[[1]])
        data<- as.data.frame(t( sapply(data,rbind)))
        ndata<- NULL
        for(i in 1:ncol(data)){
          data[sapply(data[,i],is.null),i]<- NA
          ndata<- cbind(ndata, unlist(data[,i]))
        }
        ndata<- as.data.frame(ndata)
        colnames(ndata)<- var.names
      }
      return(list(validation=validation,data =ndata))
    }
  }
}

从

获取记者名单

library(rjson)
string <- "http://comtrade.un.org/data/cache/partnerAreas.json"
reporters <- fromJSON(file=string)
reporters <- as.data.frame(t(sapply(reporters$results,rbind)))

编写循环以提取Comtrade数据并将其导出到多个csv文件中

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