作者celestialgod (天)
看板R_Language
標題[問題] (救回) loop 中 cell 內細格等於變項
時間Sun Nov 20 14:54:54 2016
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想要請問一下
我現在想要進行
c[1]=a1 (已知變項)
.
.
.
c[8]=a8
以下是我寫得loop
a1=2
a2=3
a3=4
a4=5
a5=6
a6=7
a7=8
a8=9
c=1:8
t=data.frame(c)
attach(t)
for(i in 1:8) c[i] <- (paste('a',i,sep=""))
但沒想到c都變成文字的a1 而非變項內容
我想要的是如何把一些規律的變項 變成一個data.frame
這樣我才可以對這個data.frame進行觀看分佈狀況 就是常用的bootstrap 的最後的步驟
不知道要怎樣修改我原本的code
或是有更快或簡單的code 可以把a1-a8 變成一個data 呢？
謝謝
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※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1421623009.A.29A.html
1F：推 celestialgod: sapply(1:8, function(i)get(paste0("a". i))) 01/19 08:50
3F：→ obarisk: 我覺得sas和r的程式思維差很多，要把sas的思維強制加到r 01/19 09:19
4F：→ obarisk: 上，是有可能的，只是不確定有沒有人這樣做 01/19 09:19
5F：→ obarisk: 也許你可以找那本書看看，或者從更基礎的r程式思維學起 01/19 09:20
6F：→ obarisk: 否則學起來會很累 01/19 09:20
7F：→ obarisk: 我試著用以下程式回答你的問題 01/19 09:28
8F：→ obarisk: 如果你的資料可以化為2維的陣列，那data.frame是最簡單的 01/19 09:30
9F：→ obarisk: 若是每筆資料都是data.frame，那就會用到list 01/19 09:32
10F：→ obarisk: ## 產生資料 01/19 09:40
11F：→ obarisk: da <- matrix(0, 100, 8) 01/19 09:41
12F：→ obarisk: ## 每欄都是常態分配亂數 01/19 09:41
13F：→ obarisk: for(i in 1:ncol(da)){da[, i]<-rnorm(nrow(da, 0, 1))} 01/19 09:43
14F：→ obarisk: colnames(da) <- paste0('var', 1:ncol(da)) 01/19 09:44
15F：→ obarisk: ## 要對每個欄做某些事情 01/19 09:44
16F：→ obarisk: for( i in 1:ncol(da) ){ 01/19 09:45
17F：→ obarisk: do_something(da[, i]) 01/19 09:45
18F：→ obarisk: } 01/19 09:45
19F：→ obarisk: ## 沒有用到欄位名稱 01/19 09:46
20F：→ obarisk: ## 如果需要存下for迴圈內的資料 01/19 09:47
21F：→ obarisk: l1 <- list() 01/19 09:47
22F：→ obarisk: for( i in 1:ncol(da) ){ 01/19 09:47
23F：→ obarisk: l1[[i]] <- do_something(da[, i]) 01/19 09:48
24F：→ obarisk: } 01/19 09:48
25F：→ obarisk: ######################### 01/19 09:48
26F：→ obarisk: ######################### 01/19 09:48
27F：→ obarisk: 如果要用你原來的方式硬解問題，就會牽涉到NSE( 01/19 09:50
28F：→ obarisk: Non-standard evaluation)，學這個要花不少心力 01/19 09:51
29F：→ obarisk: 至少要搞懂變數和字串在r中的差別，配合assign 01/19 09:51
30F：→ obarisk: eval和parse這些函式 01/19 09:51
31F：→ obarisk: 例如 01/19 09:52
32F：→ obarisk: ## 定義一個函式處理eval(parse(text='string')) 01/19 09:53
33F：→ obarisk: EV <- function(x) { eval(parse(text=x)) } 01/19 09:53
34F：→ obarisk: ## 產生變數 01/19 09:53
35F：→ obarisk: vars <- paste0('var', 1:8) 01/19 09:54
36F：→ obarisk: for( i in 1:length(vars) ){ 01/19 09:55
37F：→ obarisk: assign(vars[i], anykindofdataInR) 01/19 09:56
38F：→ obarisk: } 01/19 09:56
39F：→ obarisk: ## dosomething on vars 01/19 09:56
40F：→ obarisk: for( i in 1:length(vars) ){ 01/19 09:57
41F：→ obarisk: do_something(EV(vars[i])) 01/19 10:02
42F：→ obarisk: } 01/19 10:02
43F：→ obarisk: ################## 01/19 10:02
44F：→ obarisk: 只是上面這個方式很不像r就是了 01/19 10:03
45F：推 andrew43: 像樓上這樣寫法也有可能大幅降低運算效率。也容易犯錯。 01/19 11:53
46F：推 andrew43: 建議原po不要永久地考慮這種方式。換成R風格才容易長久 01/19 11:53
47F：推 andrew43: 使用下去。 01/19 11:53
48F：推 andrew43: 否則eval()個不停，會累死自己。 01/19 11:56
49F：→ ******: 本以為r 更有彈性一些 但好像思維差太多了 感謝推薦書籍 01/19 15:18
50F：→ ******: 最近有機會會詳讀 謝謝以上建議 01/19 15:19
51F：→ ******: 剛好學校資料庫有買這個電子書庫 01/19 15:21
52F：→ obarisk: r 已經超級有彈性了... 01/19 18:33
53F：→ gsuper: get() 好像不錯, 比邪惡的貼上短些 01/19 22:50
54F：→ Wush978: 既然要這樣寫loop, 就應該把a1 ~ a8 放到一個list中 01/20 01:19
55F：→ Wush978: 建議把list學會，然後學一下environment 01/20 01:20
56F：→ Wush978: 解這種問題就再也不用eval + parse硬幹了 01/20 01:20
57F：推 celestialgod: 改變儲存資料的方式，才是活用R的方式。 01/20 13:31
58F：→ celestialgod: 直接讀入資料為data. frame，不要事後用迴圈處理。 01/20 13:32
59F：推 obarisk: list和 env大好 01/20 18:07
※ 編輯: celestialgod (36.233.51.224), 11/20/2016 14:57:44