如何使用 R 中的 for 循环保存具有不同名称的文件？

Question

我在一个列表中保存了 168 个文件，我正在尝试使用 for 循环将它们保存到我的文件夹中。
我需要按照下面提供的方式命名文件，但我的代码现在所做的是保存 168 个不同名称的文件，但它保存同一个文件 168 次，而不是循环遍历并用单独的名称保存列表中的每个文件。
有什么办法吗？

strings_label = c('a', 'approxequal', 'b', 'c', 'd', 'e', 'equal',
                  'f', 'five', 'four', 'g', 'greater', 'greaterequal',
                  'less', 'lessqual', 'notequal', 'one', 'seven',
                  'six', 'three', 'two')
strings_number = c('01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08')
suffix = '40264464'

for(p in 1:length(myelement))
  for(this_label in strings_label)
  {
    for(this_number in strings_number)
    {
      
      write.csv(myelement[[p]],
                paste0("/Users/jwolo/Documents/section_images/",
                paste(this_label, this_number, suffix, sep = "_"), ".csv"),
                row.names = TRUE)
    }
  }
}

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

当前代码循环遍历 p 的每个增量的所有文件名。从而将最后一个数据帧保存到所有文件中。
一种处理方法是在内部循环中增加 p。

p<-1
for(this_label in strings_label){
      for(this_number in strings_number)
      {
         write.csv(myelement[[p]],
                   paste0("/Users/jwolo/Documents/section_images/",
                          paste(this_label, this_number, suffix, sep = "_"), ".csv"),
                   row.names = TRUE)
         p<- p +1
      }
}

Answer 2

让我建议一些风格改进。这些不仅可以帮助您编写可以说更好的代码，而且还可以帮助您首先编写代码，因为每个问题都将被分解成更小的易于解决的问题。

请注意，其中一些可能是不太高级的解决方案。

首先，定义一个生成文件名的函数：

make_filename = function(label, number){
  # these can be easily turned into parameters
  suffix = "40264464"
  dir = "/Users/jwolo/Documents/section_images/"

  # doing this, putting it all on a single line or using pipe %>%
  # is just matter of style
  filename = paste(label, number, suffix, sep="_")
  filename = paste0(filename, ".csv")
  filename = file.path(dir, filename)

  filename
}

要获得两个元素的所有组合，请考虑expand.grid。这可以与mapply一起使用来命名：

combinations = expand.grid("label"=string_label, "number"=string_number)
filenames = mapply(make_filename, combinations$label, combinations$number)

使用另一个mapply 或者如果您创建另一个函数，所有这些都可以在一个mapply 调用中完成：

save_element = function(element, label, number){
  filename = make_filename(label, number)
  write.csv(element, filename,row.names=TRUE)
  }

combinations = expand.grid("label"=string_label, "number"=string_number)
mapply(save_element, myelement, combinations$label, combinations$number)

通过将各个步骤的逻辑包装到独立的函数中，结果代码更具可读性，更不容易出错。

说明：

所有的魔法都在两个函数中，expand.grid 将输入向量组合成data.frame：

expand.grid(c("a","b"), c(1,2))
#  Var1 Var2
#1    a    1
#2    b    1
#3    a    2
#4    b    2

通过指定输入向量的名称，然后为列命名，这样我们就可以指向它们，而不是使用res[,1] 和res[,2]，这与res$letters 和res$numbers 相比可读性较差。

第二个魔法是mapply，它只是Map 函数的不同名称，您可能从不同的编程语言中知道（例如Python）。

虽然看起来很吓人，但mapply 真的很简单。它只是使用其输入的第一个元素调用函数，然后是第二个元素，依此类推。本质上是：

for(i in 1:n)
   fun(input1[i], input2[i], ..., inputk[i])

稍微聪明一点。