R如何为每个国家/地区创建一个循环来子集数据框答案

【问题标题】：R How to create a loop to subset dataframes for each countryR如何为每个国家/地区创建一个循环来子集数据框
【发布时间】：2014-09-11 12:14:08
【问题描述】：

我有五个数据帧：t1、t2、t3、t4、t5。所有数据框（它们具有相同的结构，只是一些值不同）都有一个具有相同数量属性的变量“国家”。

基本上我想得到一些变量 N ：对于每个国家和数据集 => 一个变量。

我的代码现在看起来是这样，但是非常繁琐且冗长：

t1.COUNTRY1 <- subset(t1, SA0100="COUNTRY1")
t2.COUNTRY1 <- subset(t2, SA0100="COUNTRY1")
t3.COUNTRY1 <- subset(t3, SA0100="COUNTRY1")
t4.COUNTRY1 <- subset(t4, SA0100="COUNTRY1")
t5.COUNTRY1 <- subset(t5, SA0100="COUNTRY1")
t1.COUNTRY2 <- subset(t1, SA0100="COUNTRY2")
t2.COUNTRY2 <- subset(t2, SA0100="COUNTRY2")
...

数据集 t1，其他看起来一样

    SA0100    DA1000   DA2100  RA0300
1   COUNTRY1  40000    45666    45
2   COUNTRY1  25456    78888    36
3   COUNTRY1  45666    12547    18
4   COUNTRY1  41255    58796    23 
5   COUNTRY1  78992    32589    28
6   COUNTRY2  12558    25556    22
7   COUNTRY2  96542    65478    78

我尝试使用循环，但没有得到任何结果，并且在这种特殊情况下我不知道如何使用 lapply() 函数。

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

t1.COUNTRY1 应该是什么样子？您想附加所有数据，使其成为一个长向量吗？还是某种汇总统计？
@John Paul t1.COUNTRY1 是一个用于数据分析的数据框（包含三个变量）。我会回答你的问题吗？
@BrunoGG 请展示一个示例数据集以产生想法
@akrun ：我更新了问题。我可以发展更多吗？您需要更多元素吗？
@BrunoGG 我发布了一个解决方案。我希望它有所帮助。

标签： r loops lapply

【解决方案1】：

假设您想创建 objects（我更愿意将它放在一个列表中，而不是与大量对象杂乱无章），您可以这样做：

 list2env(unlist(lapply(mget(ls(pattern="t\\d+")), 
          function(x) split(x, x$SA0100)), recursive=FALSE), 
                                              envir=.GlobalEnv)


 t1.COUNTRY1
 #    SA0100 DA1000 DA2100 RA0300
 #1 COUNTRY1  40000  45666     45
 #2 COUNTRY1  25456  78888     36
 #3 COUNTRY1  45666  12547     18
 #4 COUNTRY1  41255  58796     23
 #5 COUNTRY1  78992  32589     28

  t3.COUNTRY2
  #  SA0100 DA1000 DA2100 RA0300
  #1 COUNTRY2  12558  25556     22
  #4 COUNTRY2  12558  25556     22

数据

 t1 <- structure(list(SA0100 = c("COUNTRY1", "COUNTRY1", "COUNTRY1", 
 "COUNTRY1", "COUNTRY1", "COUNTRY2", "COUNTRY2"), DA1000 = c(40000L, 
 25456L, 45666L, 41255L, 78992L, 12558L, 96542L), DA2100 = c(45666L, 
 78888L, 12547L, 58796L, 32589L, 25556L, 65478L), RA0300 = c(45L, 
 36L, 18L, 23L, 28L, 22L, 78L)), .Names = c("SA0100", "DA1000", 
 "DA2100", "RA0300"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
 "2", "3", "4", "5", "6", "7"))

  t2 <- structure(list(SA0100 = c("COUNTRY2", "COUNTRY2", "COUNTRY1"), 
  DA1000 = c(96542L, 96542L, 45666L), DA2100 = c(65478L, 65478L, 
  12547L), RA0300 = c(78L, 78L, 18L)), .Names = c("SA0100", 
 "DA1000", "DA2100", "RA0300"), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

  t3 <- structure(list(SA0100 = c("COUNTRY2", "COUNTRY1", "COUNTRY1", 
  "COUNTRY2", "COUNTRY1"), DA1000 = c(12558L, 78992L, 41255L, 12558L, 
  40000L), DA2100 = c(25556L, 32589L, 58796L, 25556L, 45666L), 
  RA0300 = c(22L, 28L, 23L, 22L, 45L)), .Names = c("SA0100", 
  "DA1000", "DA2100", "RA0300"), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案2】：

此脚本使用循环并在名为 country 的列表中对国家进行子集化，假设国家 1 出现在 t1 中，国家 2 出现在 t2 中等等。如果国家也出现在其他数据集中（例如，国家 1 在数据集 2 中），则应该更改脚本的最后一行（更改 t1、t2 等中的 tcp）。

a=5 # number of iterations, datasets t1:t5

tch<-paste0(rep("t",each=a), c(1:a))
cch<-paste0(rep("Country",each=a), c(1:a))
country<-list()

for (i in 1:a)
{tcp<-get(tch[i])
country[[i]] <- (subset(tcp, SAO100==cch[i]))}

【讨论】：