R 在 for- 循环中结合了assign、colnames

Question

一位 R 新手再次寻求帮助。

一般情况：我目前正在创建一个脚本，每个实验我有几个数据帧。 实验的测量时间步长和反应器数量不同，因此我需要 我的脚本的二维灵活性可以将数据“按摩”成所需测试的正确形状，并从多个数据帧中提取必要的数据。 不幸的是，我选择使用 for 循环来解决这个问题，我现在看到这在 R 中是不好的做法， 但我现在已经可以改变方向了。

问题：我试图实现一维矩阵由对象名称命名，在 for 循环内，我需要它们采用矩阵格式，因为我想应用更多功能。

# Simple but non- flexible examples of what I want to do:

# creates two matrix objects
a1 <- matrix(c(1,2,3,4,5))
a2 <- matrix(c(1,2,3,4,5))

#names header of the objects name
colnames(a1) <- "a1"
colnames(a2) <- "a2"

这可行，但我需要在 for 循环中使用它...

# here are the two flexible but non- working approaches of mine

# creates two matrix objects
a1 <- matrix(c(1,2,3,4,5))
a2 <- matrix(c(1,2,3,4,5))

# should name object according to progress in loop
for(i in 1:2)
{
 assign(colnames(paste("a",i,sep="",collapse="")),do.call("c",list(paste("a",i,sep=""))))
}

这不是assign的正确使用，会产生错误。 第二次尝试不会产生错误但也不起作用，它会创建空对象

# creates two matrix objects
a1 <- matrix(c(1,2,3,4,5))
a2 <- matrix(c(1,2,3,4,5))

# should name object according to progress in loop
for(i in 1:2)
    {
      assign(paste("a",i,sep="", colapse=""),do.call("colnames",list(paste("a",i,sep="", colapse=""))))
    }

我的结论：我不明白组合assign和colnames的正确方法， 如果有人建议我如何启动并运行它，那就太好了。

到目前为止，我搜索了：R 在 for 循环中结合了 assign 和 colnames，R 使用 assign 和 colnames，R 使用 for 循环命名数据，... 但不幸的是，我没能推断出我的问题的解决方案。

Answer 1

以下是一个函数，默认情况下，它将获取父环境中名称以a 后跟数字开头的任何对象，检查它们是否是一列矩阵，如果是，命名具有对象名称的列。

a1 <- matrix(c(1:5))
a2 <- matrix(c(1:5))
name_cols()
a1
#      a1
# [1,]  1
# [2,]  2
# ...
a2
#      a2
# [1,]  1
# [2,]  2
# ...

这里是代码：

name_cols <- function(pattern="^a[0-9]+", env=parent.frame()) {
  lapply(
    ls(pattern=pattern, envir=env),
    function(x) {
      var <- get(x, envir=env)
      if(is.matrix(var) && identical(ncol(var), 1L)) {
        colnames(var) <- x
        assign(x, var, env)
  } } )
  invisible(NULL)
}

注意我是按模式选择规范的，但是您可以通过指定变量的名称轻松地将其更改为（而不是使用ls，只需传递名称和lapply），甚至可能是@ 987654326@（尽管您必须使用替代品，这样做的明智性值得怀疑）。

更一般地说，如果您有多个相关对象将对其执行相关分析（例如，在本例中修改列），您应该真正考虑将它们存储在列表中而不是顶层。如果您这样做，那么您可以轻松地使用内置的*pply 函数一次对所有对象进行操作。例如：

a.lst <- list(a1=matrix(1:5), a2=matrix(1:5))
a.lst <- lapply(names(a.lst), function(x) {colnames(a.lst[[x]]) <- x; a.lst[[x]]})