循环 DataFrame 生产答案

【问题标题】：Loop DataFrame Production循环 DataFrame 生产
【发布时间】：2015-11-30 20:59:45
【问题描述】：

我希望以自动（循环）方式将大型数据框 (mix1a.df) 分解为许多较小的数据框（例如 drugA.df、drugB.df、drugC.df 等）。如何让 R 在初始数据帧mix1a.df 中为它找到的每种药物（列表中的 n 个药物 = n 个数据帧）自动创建一个子数据帧？

例如，现在我通过以下方式为单个数据框提取我想要的信息：

alprazolam.df<-subset(mix1a.df, mix1a.df$Component.name.x == "Alprazolam", 
select=c("Sample.Name", "Component.name.x", "TCAmount", "Ratio"))
alprazolam.df$Sample.Name<-(as.character)(alprazolam.df$Sample.Name)
alprazolam.df$Ratio<-(as.numeric)(alprazolam.df$Ratio)
alprazolam.df$Sample.Name.Level <- substr(alprazolam.df$Sample.Name, 1,2)
alprazolam.df$Sample.Name.Level<-(as.factor)(alprazolam.df$Sample.Name.Level)

理想情况下，在自动化的过程中，类类型也将被转换，如上面的代码所示。

对于一些示例数据：

Sample.Name Component.name TCAmount Ratio 1A-S0 Alprazolam 0.0 0.05 1A-S1 Alprazolam 1.5 0.07 1A-S2 Alprazolam 3.1 0.08 1A-S3 Alprazolam 6.25 0.10 2A-S0 Alprazolam 0.0 0.06 2A-S1 Alprazolam 1.5 0.08 2A-S2 Alprazolam 3.1 0.09 2A-S3 Alprazolam 6.25 0.10 1B-S0 Alprazolam 0.0 0.05 1B-S1 Alprazolam 1.5 0.08 1B-S2 Alprazolam 3.1 0.10 1B-S3 Alprazolam 6.25 0.11 1A-S0 Codeine 0.0 0.10 1A-S1 Codeine 1.5 0.30 1A-S2 Codeine 3.1 0.41 1A-S3 Codeine 6.25 0.62 2A-S0 Codeine 0.0 0.09 2A-S1 Codeine 1.5 0.29 2A-S2 Codeine 3.1 0.40 2A-S3 Codeine 6.25 0.62 1B-S0 Codeine 0.0 0.09 1B-S1 Codeine 1.5 0.28 1B-S2 Codeine 3.1 0.41 1B-S3 Codeine 6.25 0.61

【问题讨论】：

您能提供任何示例数据吗？我会根据药物的唯一值做一个 for 循环，然后将其保存在一个列表中。然后，此列表将包含所有不同的数据框。
为此使用split。
已添加示例数据。抱歉 - 我应该把它放在前面。

标签： r loops subset

【解决方案1】：

在一个完全可重现的示例中，您可以使用：

  component <- c("A", "B", "C")
  value <- c(1, 2, 3)
  test <- data.frame(component, value)

  dataframe_list <- split(test, component)

然后您可以使用（例如）dataframe_list$A 访问不同的组件。或者更多手动可以使用：

  dataframe_list <- list()

  for(comp in test$component){
    dataframe_list[[length(dataframe_list)+ 1]] <-  test[which(test$component == comp),]
  }

这会将所有不同的子 data.frames 放在一个列表中，但每个组件都不容易访问。

【讨论】：

【解决方案2】：

拆分很有用，但我发现之后很难对埋在dataframe_list 中的数据进行计算。我发现如果我创建了一个名为Sample.Name.Level 的列来生成“AlprazolamA1”，例如使用：

df$Sample.Name.Level<-substr(df$Sample.Name, 1,2)

然后我可以使用以下方法创建一个 for 循环：

analytes<-unique(as.factor(df$Component.name)) df.names<-unique(as.character(df$Component.name)) for (i in 1:nlevels(analytes)) { loop.df<-subset(df, df$Component.name == analytes [i], loop.df$Sample.Name.Levelselect=c("Sample.Name.Level", "Component.name", "TCAmount", "Ratio")) loop.df$Sample.Name.Level<-(as.character)(loop.df$Sample.Name.Level) loop.df$Ratio<-(as.numeric)(loop.df$Ratio) try(plot(loop.df$TCAmount, loop.df$Ratio)) try(abline(loop.df)) assign(df.names2[i], loop.df)}

然后在最后将分析物名称分配给子集数据框。

【讨论】：