Как я могу создать несколько объектов в R и сохранить их в отдельных файлах CSV?

Question

Как я могу создать несколько объектов в R и сохранить их в отдельных файлах CSV?

Такое нарушение означает, что в коде есть что-то серьезное, и это ненадежно. Я вижу, что программа может захотеть сохранить данные пользователя таким образом, что, как надеются, не будет писать предыдущие данные, в надежде, что данные пользователя еще не повреждены, но по определению нет стандартного метода борьбы с неопределенным поведением.

0

r csv for-loop model

задан k BORT 1 March 2019 в 23:55

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

r csv for-loop model

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Огромное спасибо Парфе за то, что он указал мне правильное направление, особенно с paste0s. Я действительно боролся с тем, что split (), кажется, переименовывает столбцы каждого DF в списке, который нарушает код (заставляет его возвращать NULL).

Это еще одно решение, которое более точно соответствует тому, что мне нужно, чтобы код выполнялся в дикой природе (т.е. не для небольшого набора данных, такого как lalonde). Надеюсь, это пригодится кому-то в будущем.

## packages
library(tidyverse)
library(MatchIt)

##data
data("lalonde")

## randomize the data because lalonde is sorted by treated so the mathcing will fail for some subsets
lalonde2 <- lalonde[sample(nrow(lalonde)),]

##set the size of each subset
n <- 30
nr <- nrow(lalonde2)

### make the subsets
splitter <- split(lalonde2, rep(1:ceiling(nr/n), each=n, length.out=nr))

## write them to file (with replaced names because split() changed them)
for(i in 1:length(splitter)){
  names(splitter[[i]]) <- c("treat", "age", "educ", "black", "hispan", "married", "nodegree", "re74", "re75", "re78")
  write.csv(splitter[[i]], file = paste0("data_", i, ".csv")) 
}

## remove the big one 
rm(splitter)

## for loop that runs through each of the saved files from earlier, runs a matching model and matches the data and writes it to a file all in one

require(stringr)
for (i in 1:ceiling(nr/n)){
  file<- read.csv(str_c("data_",i,".csv"))
  write.csv(match.data(matchit(treat ~ age + educ, method = "nearest", data = file, ratio = 1)), file = paste0("matched_data_", i, ".csv"))
  ### remove the data after each iteration
  rm(file)

}

score 0 · Answer 2

Рассмотрите возможность инкапсуляции вашего процесса в определенную функцию и используйте функциональные объекты без необходимости именования или удаления из среды. Кроме того, используйте paste (или его непространственную оболочку, paste0) на самом столбце, используемом для разбиения. Ниже приведены два альтернативных эквивалентных решения:

Функция

proc_match <- function(sub) {

   write.csv(sub, file = paste0("data_", sub$nr[[1]], ".csv"))

   match_result <- matchit(am ~ mpg + wt, method = "nearest", data = sub) 
   matched_data <- match.data(match_result) 

   write.csv(matched_data, file = paste0("matched_data_", sub$nr[[1]], ".csv"))
}

split + lapply

# ADD NEW GROUPING COLUMN
mtcars$grp <- rep(1:ceiling(nr/n), each=n, length.out=nr)

# RUN PROCESS TO RETURN NOTHING
lapply(split(mtcars, mtcars$grp), proc_match)

[ 1111] by

# ADD NEW GROUPING COLUMN
mtcars$grp <- rep(1:ceiling(nr/n), each=n, length.out=nr)

# RUN PROCESS TO RETURN NOTHING
by(mtcars, mtcars$grp, proc_match)