大きな結果を保存する方法R？

Question

私はBass拡散モデルを使用しています。forループを実行すると、約5000の製品のパラメータm、p、およびqが見つかりました。これらのパラメータをExcelシートに手動で入力する作業は多くあります。誰かがRにこれらの値を保存する簡単な方法を知っていますか？例えばテーブルの中に？これは私のコードです：

PID=unique(TotalBass4$ProdID) 

BassStored=NULL 
k=0 
pidlistNAs=NULL 
for(pid in PID){ 
    k=k+1 
    out <- lm(Sales ~ Cumsaleslag + Cumsalessqrt, data=subset(TotalBass4,subset=ProdID==pid)) 
    P1a <- out$coef[1] 
    P1b <- out$coef[2] 
    P1c <- out$coef[3] 
    P1mplus <- (-P1b+sqrt(P1b**2-4*P1a*P1c))/(2*P1c) 
    P1mminus <- (-P1b-sqrt(P1b**2-4*P1a*P1c))/(2*P1c) 
    m <- P1mminus 
    p <- 1/m 
    q <- P1b+p 
    cmsl=subset(TotalBass4,subset=ProdID==pid)$Cumsaleslag 
    Spred <- Bassmodel(p, q, m, cmsl,T=30)$Sales 
    Spred <- ts(Spred) 
    BassStored[[k]]=list(parm=c(m,p,q),ProdID=pid) ## Spred=Spred 
    names(BassStored[[k]]$parm)=c("m","p","q") 
    if(is.na(P1c)) 
    pidlistNAs=c(pidlistNAs,pid) 
    if((k%%10)==0) 
    print(k) 
    } 

BassStored[1]

Answer 1

例えばいくつかの再現性のあるデータ：

set.seed(2017-12-20) 

p <- runif(10, min=0.006293, max=0.00689) 
m <- runif(10, min=67380.15, max=68980.95) 
q <- runif(10, min=0.61809, max=0.65804) 

lapply(1:10, function(i) { 
    list(parm=c(m=m[i], p=p[i], q=q[i]), ProdID=i) 
}) -> BassStored 

あなたはすでにこのようなものを作成しましたし、おそらくまだそれがRにメモリにロードされています：

str(BassStored) 
## List of 10 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.79e+04 6.69e-03 6.47e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 1 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.81e+04 6.45e-03 6.29e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 2 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.86e+04 6.37e-03 6.18e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 3 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.78e+04 6.54e-03 6.55e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 4 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.88e+04 6.52e-03 6.45e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 5 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.79e+04 6.38e-03 6.19e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 6 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.75e+04 6.63e-03 6.21e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 7 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.76e+04 6.57e-03 6.24e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 8 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.79e+04 6.83e-03 6.55e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 9 
## $ :List of 2 
## ..$ parm : Named num [1:3] 6.88e+04 6.61e-03 6.29e-01 
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "m" "p" "q" 
## ..$ ProdID: int 10 

データフレーム：

do.call(
    rbind.data.frame, 
    lapply(1:length(BassStored), function(i){ 
    as.list(unlist(BassStored[i])) 
    }) 
) -> xdf 

xdf 
##  parm.m  parm.p parm.q ProdID 
## 2 67860.06 0.006689309 0.6468014  1 
## 21 68054.35 0.006451261 0.6286121  2 
## 3 68640.19 0.006372309 0.6181186  3 
## 4 67829.24 0.006541486 0.6551225  4 
## 5 68807.85 0.006517481 0.6454875  5 
## 6 67886.29 0.006382578 0.6194927  6 
## 7 67542.34 0.006625390 0.6212089  7 
## 8 67635.12 0.006566107 0.6239669  8 
## 9 67878.34 0.006826642 0.6545225  9 
## 10 68778.44 0.006609701 0.6287901  10 

名クリーンアップします。

xdf <- setNames(xdf, c("m", "p", "q", "ProdID")) 

xdf 
##   m   p   q ProdID 
## 2 67860.06 0.006689309 0.6468014  1 
## 21 68054.35 0.006451261 0.6286121  2 
## 3 68640.19 0.006372309 0.6181186  3 
## 4 67829.24 0.006541486 0.6551225  4 
## 5 68807.85 0.006517481 0.6454875  5 
## 6 67886.29 0.006382578 0.6194927  6 
## 7 67542.34 0.006625390 0.6212089  7 
## 8 67635.12 0.006566107 0.6239669  8 
## 9 67878.34 0.006826642 0.6545225  9 
## 10 68778.44 0.006609701 0.6287901  10 

をそして、それを書き出し：

write.csv(xdf, "bassmodel.csv")