在 for 循环中使用 apply 和 abind

Question

我正在使用 apply 和 abind 创建一个数据框，其中包含来自三个相似数据框的所有单个值的平均值。我想循环这段代码，其中唯一改变的是我正在使用的仪器的名称（CAI.600、Thermo.1 等）。

这是我目前所拥有的：

FIDs <- c('CAI.600', 'Thermo.1')

for (Instrument in FIDs) {
  A.avg <- apply(abind::abind(paste0('FID.Eval.A.1.', Instrument), 
                              paste0('FID.Eval.A.2.', Instrument),
                              paste0('FID.Eval.A.3.', Instrument),
                              along = 3), 1:2, mean) 
  assign(paste0('FID.Eval.A.', Instrument), A.avg)
  }

所有 df 看起来都与此类似（行数和列数相同）：

> FID.Eval.A.1.CAI.600
   FTIR    O2  H2O CAI.600 CAI.600.bias
1 84.98 20.90 0.06  254.96         0.01
2 49.98 20.90 0.09  150.09         0.09
3 25.00 20.94 0.09   75.24         0.31
4 85.03 10.00 0.08  251.99        -1.22
5 50.03 10.00 0.09  148.51        -1.06
6 24.99 10.00 0.07   74.00        -1.27
7 84.99  0.10 0.06  246.99        -3.13
8 50.03  0.10 0.14  146.50        -2.39
9 24.96  0.10 0.10   72.97        -2.55

 > FID.Eval.A.2.CAI.600
   FTIR    O2  H2O CAI.600 CAI.600.bias
1 85.45 21.37 0.53  255.43         0.48
2 50.45 21.37 0.56  150.56         0.56
3 25.47 21.41 0.56   75.71         0.78
4 85.50 10.47 0.55  252.46        -0.75
5 50.50 10.47 0.56  148.98        -0.59
6 25.46 10.47 0.54   74.47        -0.80
7 85.46  0.57 0.53  247.46        -2.66
8 50.50  0.57 0.61  146.97        -1.92
9 25.43  0.57 0.57   73.44        -2.08

> FID.Eval.A.3.CAI.600
   FTIR    O2  H2O CAI.600 CAI.600.bias
1 85.32 21.24 0.40  255.30         0.35
2 50.32 21.24 0.43  150.43         0.43
3 25.34 21.28 0.43   75.58         0.65
4 85.37 10.34 0.42  252.33        -0.88
5 50.37 10.34 0.43  148.85        -0.72
6 25.33 10.34 0.41   74.34        -0.93
7 85.33  0.44 0.40  247.33        -2.79
8 50.37  0.44 0.48  146.84        -2.05
9 25.30  0.44 0.44   73.31        -2.21

我收到一条错误消息，指出“沿必须介于 0 和 2 之间”，或者当我沿调整时收到一条警告，指出“参数不是数字或逻辑：返回 NA”。

我应该使用除 for 循环以外的东西吗？

当我运行 abind 而不使用 for loop 时，最终结果如下所示：

## Average of repeat tests
FID.Eval.A.CAI.600 <- apply(abind::abind(FID.Eval.A.1.CAI.600, 
                                         FID.Eval.A.2.CAI.600, 
                                         FID.Eval.A.3.CAI.600,
                                         along = 3), 1:2, mean) 
FID.Eval.A.CAI.600 <- as.data.frame(FID.Eval.A.CAI.600)

> FID.Eval.A.CAI.600
   FTIR    O2  H2O CAI.600 CAI.600.bias
1 85.25 21.17 0.33  255.23         0.28
2 50.25 21.17 0.36  150.36         0.36
3 25.27 21.21 0.36   75.51         0.58
4 85.30 10.27 0.35  252.26        -0.95
5 50.30 10.27 0.36  148.78        -0.79
6 25.26 10.27 0.34   74.27        -1.00
7 85.26  0.37 0.33  247.26        -2.86
8 50.30  0.37 0.41  146.77        -2.12
9 25.23  0.37 0.37   73.24        -2.28

“FID.Eval.A.CAI.600”显示三个 df 中每个值的平均值。

Answer 1

要解决直接问题，请使用get() 通过字符引用返回对象。截至目前，您的paste0 调用将只返回字符串而不是实际对象。

abind::abind(get(paste0('FID.Eval.A.1.', Instrument), envir=.GlobalEnv), 
             get(paste0('FID.Eval.A.2.', Instrument), envir=.GlobalEnv),
             get(paste0('FID.Eval.A.3.', Instrument), envir=.GlobalEnv),
             along = 3)

事实上，对于更动态的解决方案，请考虑 mget 按名称模式返回所有对象，而无需对三个对象中的每一个进行硬编码。

此外，在 R 中，最好尽可能避免使用 assign。相反，考虑构建一个具有功能分配的许多对象列表，并避免使用许多单独的对象淹没全局环境。下面使用sapply 进行迭代以构建平均矩阵的命名列表。

FIDs <- c('CAI.600', 'Thermo.1')

mat_list <- sapply(FIDs, function(Instrument) {        
    FIDs_list <- mget(ls(pattern=Instrument, envir=.GlobalEnv), envir=.GlobalEnv)
    FIDs_arry <- do.call(abind::abind, c(FIDs_list, along=length(FIDs_list))) 

    return(apply(FIDS_arry, 1:2, mean))
}, simplify = FALSE)

# OUTPUT ITEMS
mat_list$CAI.600
mat_list$Thermo.1
 

甚至更新名称以符合您的原始需求。

names(mat_list) <- paste0("FID.Eval.A.", names(mat_list))

mat_list$FID.Eval.A.CAI.600
mat_list$FID.Eval.A.Thermo.1