Question

对于赋值，我编写了一个以“id”作为参数的函数，在其中我创建了一个空数据帧，然后在for循环中读取一系列CSV文件中的完整个案数（无NA）。这给了我一个带有两列（id，＃完整例）的数据框“dat”，我已经验证了这一点。现在我遇到基于id参数的子集化问题。我应该能够按列1进行子集，这相当于id：

dat[which(dat[, 1] %in% id),]

但是当我运行此函数时，没有返回任何内容（没有输出，没有错误）。在对这个网站和其他网站进行一些搜索后，我尝试在创建数据框时命名列，以便在子集中调用列：

dat <- data.frame("monitor"=integer(), "nobs"=integer())
dat_subset <- dat[which(dat[, "monitor"] %in% id),]

但是这会返回“未定义列选中”。所以我尝试用另一种方式指定数据框：

dat <- data.frame(ncol=2)
colnames(dat) <- c("ID", "nobs")

但是这给出了错误'names'属性[2]必须与vector [1]的长度相同。 1矢量的长度是多少？我没有要求2列数据框吗？

任何人都可以帮我调试这些选项吗？非常感谢！

根据反馈进行编辑：我正确地按数据框初始化（感谢评论）。 dat＆lt; - data.frame（“ID”=整数（0），“nobs”=整数（0）） Str(dat)显示我已正确完成此操作 'data.frame'：0 obs。 2个变量： $ ID：int $ nobs：int 所以我的问题似乎在于后面的for循环，因为在循环显示列名已被删除后使用str(dat)：

for (i in 1:332) {
        nobs <- sum(complete.cases(read.csv(files_list[i])))
        rowvector <- c(i,nobs)
        dat <- rbind(dat, rowvector)
  }
'data.frame':   332 obs. of  2 variables:
 $ X1L  : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ X117L: int  117 1041 243 474 402 228 442 192 275 148 ...

为数据框添加行时，为什么名称不会粘住？ ?rbind声明“列名取自第一个带有适当名称的参数”。

Answer 1

我相信这是你正在寻找的，利用subset功能。

fun <- function(want) {
  # Here's a random example
  # dat <- data.frame(id = rep(1:3, each = 3),
  #                   n_complete = as.integer(runif(9, max = 100)))
  # > str(dat)
  # 'data.frame':   9 obs. of  2 variables:
  #   $ id        : int  1 1 1 2 2 2 3 3 3
  #   $ n_complete: int  3 80 5 84 67 83 48 49 52

  # Or using the file reading code from the question edit
  # dat <- data.frame(id = integer(), n_complete = integer())
  # for (i in 1:332) {
  #   nobs <- sum(complete.cases(read.csv(files_list[i])))
  #   dat <- rbind(dat, data.frame(id = i, n_complete = nobs))
  # }

  # Better yet, preallocate dat before filling
  dat <- data.frame(id = 1:332, n_complete = 0)
  for (i in dat$id) {
    nobs <- sum(complete.cases(read.csv(files_list[i])))
    dat$n_complete[i] <- nobs
  }

  # Subset by requesting specific id values
  return(subset(dat, id %in% want))
}

# Ask for ids 1 and 2
fun(c(1, 2))
# > str(fun(c(1, 2)))
# 'data.frame': 6 obs. of  2 variables:
#   $ id        : int  1 1 1 2 2 2
#   $ n_complete: int  3 80 5 84 67 83

R逐列子集化数据

1 个答案: