R;如何在循环中使用与 i 连接的变量/数据集

Question

我不太擅长 R，很抱歉这个笨拙的问题。

我有大量不同的数据集。我想使用一个循环来加载所有这些并进行一些清理。 我还需要稍后通过聚类分析来运行它们。

我想为 1 个文件做什么：

data1 <- read.table("Datasæt Pris 1.csv", 
                 header = TRUE,
                 sep = "|")
rownames(data1) = data1$LPERMNO
data1$LPERMNO = NULL
data1<-data1[, colSums(is.na(data1)) != nrow(data1)]
data1[is.na(data1)] <- 0

所以第一部分我找到了一个可行的方法！：

for (i in 42:44){
assign(paste0("Data", i), read.table(paste("Datasæt Pris ",i,".csv",sep = ""), 
                                       header = TRUE,
                                       sep = "|"))
}

但是当我介绍下一步时，它不起作用。 我已经尝试过一百万种不同的 get()、assign()、cat()、paste()、eval() 变体。 作为一个例子，我试过：

for (i in 42:44){
assign(paste0("Data", i), read.table(paste("Datasæt Pris ",i,".csv",sep = ""), 
                                       header = TRUE,
                                       sep = "|"))
  rownames(cat("Data", i, sep="")) = cat("Data", i, "$LPERMNO",sep="")
  cat("Data", i, "$LPERMNO",sep="") = NULL
}

我在这里遇到的错误是： Data42$LPERMNOFejl i rownames(cat("Data", i, sep = "")) = cat("Data", i, "$LPERMNO", ： 赋值目标扩展为非语言对象

我已经阅读了我能找到的所有主题。不过我有点着急，5月17号就要交论文了，我已经快到了每一步都要手动完成的地步了。

但我认为我的最后一次尝试是在这里发布一个问题，希望我的问题可以理解！

最好的问候

艾米莉

Answer 1

这通常使用许多应用函数之一来完成。这些收集每次迭代的输出并将其返回给您以收集它们。 lapply 会很适合这个。它会创建一个列表，列出每次迭代产生的任何内容。

list.with.data.sets <- lapply( 42:44, function(i) {
    data1 <- read.table(paste("Datasæt Pris ",i,".csv",sep = ""),
                        header = TRUE,
                        sep = "|")
    rownames(data1) = data1$LPERMNO
    data1$LPERMNO = NULL
    data1 <- data1[, colSums(is.na(data1)) != nrow(data1) ]
    data1[is.na(data1)] <- 0
    return( data1 )
})

combined.data <- do.call( rbind, list.of.data.sets )

## if you have dplyr:
library(dplyr)
combined.data <- bind_rows( list.of.data.sets )

如果您需要单独对它们进行聚类分析，而不是一大堆，则使用 lapply 再次处理它们：

your.clusters <- lapply( list.with.data.sets, function(d) {
    cluster <- cluster.analysis.one.way.or.another(d)
    return( cluster )
})

etc..etc...整个想法是使用数据集列表而不是动态生成的变量名称进行操作。