在R中成对处理多个文件答案

【问题标题】：processing multiple files in pairs in R在R中成对处理多个文件
【发布时间】：2023-01-05 00:18:08
【问题描述】：

我在一个文件夹中有多个 .csv 文件。我想选择每对可能的货币对并进行一些计算。这是一个示例文件名：

files <- c("/Users/st/Desktop/Form_Number_1.csv",
           "/Users/st/Desktop/Form_Number_2.csv",
           "/Users/st/Desktop/Form_Number_3.csv",
           "/Users/st/Desktop/Form_Number_4.csv")

对于每一对，我想通过 id 合并它们并计算相关性并存储它们。

所以，手动，

dat1 <- read_csv("/Users/st/Desktop/Form_Number_1.csv")
dat2 <- read_csv("/Users/st/Desktop/Form_Number_2.csv")

dat.merge <- merge(dat1, dat2, by = "id")

correlation <- cor(dat.merge$score.x, dat.merge$score.y)

我怎样才能一次做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

combn 是你的朋友。

alldat <- map(files, read_csv)
combos <- combn(1:length(alldat), 2)

calc_func <- function(dat1, dat2) {
  dat.merge <- merge(dat1, dat2, by = "id")
  cor(dat.merge$score.x, dat.merge$score.y)
}

results <- apply(combos, 2, (x) calc_func(alldat[[ x[1] ]],
                                                  alldat[[ x[2] ]]))

也就是说，我不喜欢这种方法。我认为更优雅和高效的方法是从每个数据帧中提取分数列，然后通过调用cor计算相关系数：

library(tidyverse)
scores <- map(alldat, ~ .x$score)
scores <- reduce(scores, cbind)
cor(scores)

【讨论】：