x回同じコマンドを繰り返します。

Question

同じコマンドをx回繰り返してみたい、という単純な例は、同じ名前で年を10回変えて読むことです。

yr2001detail<-read.csv("E:/yr2001detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2002detail<-read.csv("E:/yr2002detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2003detail<-read.csv("E:/yr2003detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2004detail<-read.csv("E:/yr2004detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2005detail<-read.csv("E:/yr2005detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2006detail<-read.csv("E:/yr2006detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2007detail<-read.csv("E:/yr2007detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2008detail<-read.csv("E:/yr2008detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2009detail<-read.csv("E:/yr2009detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
yr2010detail<-read.csv("E:/yr2010detail.csv",stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 

私は自分自身を繰り返しているので、また、あまりにも多くのファイルがある場合や、何度も何度も繰り返さなければならない場合には、本当に時間がかかります。ため、私は左側の仕事をdidntの

for(i in 1:10){ 
paste("yr",2000+i,"detail",sep="")<-read.csv(paste("E:/yr",2000+i,"detail.csv",sep=""),stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
} 

をやっ模索しようとしている、とも私は、さらなるダウンの道に沿って求めています。この

vector <- rep(NA,10) 
for(i in 1:10){ 
vector[i] <- paste("yr",2000+i,"detail",sep="") 
} 
for(i in 1:10){ 
vector[i]<-read.csv(paste("E:/yr",2000+i,"detail.csv",sep=""),stringsAsFactors = FALSE,header=TRUE) 
} 

は、私は私のデータに対処する必要があります毎年、より多くの繰り返しコマンドを割り当てることを意味します。

Answer 1

私たちは、「ファイル」と「ファイル名」

files <- sprintf("E:/yr%ddetail.csv", 2001:2010) 
filenames <- sprintf("yr%ddetail", 2001:2010) 

あるいはpasteが

files <- paste0("E:/", 2001:2010, "detail.csv") 
filenames <- paste0("yr", 2001:2010, "detail") 

を使用し、それを読むためにファイルをループすることができます作成​​にsprintfを使用することができます。私たちは別々のオブジェクトが必要な場合は、しかし、すなわち、むしろ地球環境に多くのオブジェクトを持つよりも、listでそれを読むために

lst <- setNames(lapply(files, read.csv, stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE), filenames) 

またはそれ以上である、assign

for(j in seq_along(filenames)){ 
    assign(filenames[j], read.csv(files[j], stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE)) 
} 

---

を使用より高速なオプションfread

library(data.table) 
lst <- setNames(lapply(files, fread), filenames) 

listでは、データセットを1つにまとめてrbindとすることができ、どのファイルから来たのかを示す 'id'カラムがあります。これは、いくつかの操作で役立ちます。あなたのコメントのための

dt <- rbindlist(lst, idcol="Grp")