用于在多个对象中选择元素的 R 循环函数

Question

我正在使用 Google Trends R 包来执行多个关键字查询，如下所示：

trends1 <- gtrends(keyword="compare", gprop=channel,geo="AU", time=time, category=249)
trends2 <- gtrends(keyword="switch", gprop=channel,geo="AU", time=time, category=249)
trends3 <- gtrends(keyword="change", gprop=channel,geo="AU", time=time, category=249)

我只对兴趣随着时间的推移结果感兴趣，所以我将它们单独列出：

time_trend1 <- trends1$interest_over_time
time_trend2 <- trends2$interest_over_time
time_trend3 <- trends3$interest_over_time

但我有 60 个（还有更多要添加）。我想写一个重复循环（我想）：

#select only interest over time
x <- 0
repeat {
time_trend(x+1) <- trends(x+1)$interest_over_time
if (x == 61){break}
}

但我得到错误：趋势错误（x + 1）：找不到函数“趋势”

我错过了什么？

Answer 1

您可以使用lapply 遍历关键字列表并提取请求的元素，如下所示：

library(gtrendsR)
time <- "today+5-y"
channel <- "web"
keywords <- list("compare", "switch", "change")
trends <- setNames(lapply(keywords, function(x) gtrends(keyword=x, 
  gprop=channel, geo="AU", time=time, category=249)), keywords)
lapply(trends, `[[`, "interest_over_time")
#> $compare
#>           date hits geo      time keyword gprop category
#> 1   2015-04-26   25  AU today+5-y compare   web      249
#> 2   2015-05-03   26  AU today+5-y compare   web      249
#> 3   2015-05-10   41  AU today+5-y compare   web      249
#> 4   2015-05-17   29  AU today+5-y compare   web      249
#> 5   2015-05-24   32  AU today+5-y compare   web      249
# ...
#> 260 2020-04-12    9  AU today+5-y compare   web      249
#> 
#> $switch
#>           date hits geo      time keyword gprop category
#> 1   2015-04-26    0  AU today+5-y  switch   web      249
#> 2   2015-05-03    0  AU today+5-y  switch   web      249
#> 3   2015-05-10    0  AU today+5-y  switch   web      249
#> 4   2015-05-17    0  AU today+5-y  switch   web      249
#> 5   2015-05-24    0  AU today+5-y  switch   web      249
# ...
#> 260 2020-04-12    0  AU today+5-y  switch   web      249
#> 
#> $change
#>           date hits geo      time keyword gprop category
#> 1   2015-04-26   45  AU today+5-y  change   web      249
#> 2   2015-05-03   68  AU today+5-y  change   web      249
#> 3   2015-05-10   23  AU today+5-y  change   web      249
#> 4   2015-05-17   52  AU today+5-y  change   web      249
#> 5   2015-05-24   76  AU today+5-y  change   web      249
# ...
#> 260 2020-04-12   38  AU today+5-y  change   web      249

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 4 月 20 日创建}

编辑： 一旦将单个列表元素组合到 data.table、tibble 或 data.frame 中，进一步操作数据可能是最容易的。此处显示的是如何删除不需要的列的示例。要按关键字进行子集化，可以这样做，例如res[keyword=="compare"]

library(gtrendsR)
library(data.table)
time <- "today+5-y"
channel <- "web"
keywords <- list("compare", "switch", "change")
trends <- setNames(lapply(keywords, function(x) gtrends(keyword=x, 
  gprop=channel, geo="AU", time=time, category=249)), keywords)
res <- rbindlist(lapply(trends, `[[`, "interest_over_time"))
res[,-c("geo","category","time")]
#>            date hits keyword gprop
#>   1: 2015-04-26   25 compare   web
#>   2: 2015-05-03   26 compare   web
#>   3: 2015-05-10   41 compare   web
#>   4: 2015-05-17   29 compare   web
#>   5: 2015-05-24   32 compare   web
#>  ---                              
#> 776: 2020-03-15   51  change   web
#> 777: 2020-03-22   27  change   web
#> 778: 2020-03-29   20  change   web
#> 779: 2020-04-05    0  change   web
#> 780: 2020-04-12   35  change   web

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 4 月 21 日创建}

Answer 2

您可以使用ls + mget 获取列表中的数据，使用lapply 遍历每个列表并获取每个列表的"interest_over_time" 元素。

total_list <- lapply(mget(ls(pattern = 'trends\\d+')), `[[`, "interest_over_time")

total_list 会给你数据框列表。最好将数据保存在列表中，因为它更易于管理并且不会因为大量对象而使环境混乱。但是，如果您想要为每个单独的数据，我们可以使用list2env。

list2env(total_list, .GlobalEnv)

---

要删除某些列，我们可以这样做：

total_list <- lapply(mget(ls(pattern = 'trends\\d+')), function(x) {
         data <- x$interest_over_time
         data[setdiff(names(data), c("geo","category","time"))]
})