サブセットをループし、ファイルをソースにして結果をデータフレームに保存します

Question

類似の質問は既に聞かれましたが、私の特定の問題を解決できませんでした。私は.Rファイル（ "Mycalculus.R"）は、データフレームのサブセットに適用する必要がある多くの基本的な計算を含んでいます： "year"のモダリティが数値でない（yearA、yearB、yearC）値。このファイルは、Rdaファイルに保存する必要がある新しいデータフレームを生成します。ここでは（この1つは明らかに動作しません）私はコードがforループでのように見えることを期待するものである：ここでは

id <- identif(unlist(df$year)) 
for (i in 1:length(id)){ 
    data <- subset(df, year == id[i]) 
    source ("Mycalculus.R", echo=TRUE) 
    save(content_df1,file="myresults.Rda") 
} 

はメインdata.frameのDFの正確である：

ここ

obs year income gender ageclass weight 
1  yearA 1000  F   1   10 
2  yearA 1200  M   2   25 
3  yearB 1400  M   2   5 
4  yearB 1350  M   1   11 

ソースファイル "Mycalculus.R"は、 "データ"と呼ばれるデータフレームの列に多数の基本計算を適用し、df1に基づいて2つの新しいデータフレームdf1とdf2を作成します。ここで抽出物である：

data <- data %>% 
    group_by(gender) %>% 
    mutate(Income_gender = weighted.mean(income, weight)) 
data <- data %>% 
    group_by(ageclass) %>% 
    mutate(Income_ageclass = weighted.mean(income, weight)) 

library(GiniWegNeg) 
gini=c(Gini_RSV(data$Income_gender, weight), Gini_RSV(data$Income_ageclass,weight)) 

df1=data.frame(gini) 
colnames(df1) <- c("Income_gender","Income_ageclass") 
rownames(df1) <- c("content_df1") 

df2=(1/5)*df1$Income_gender+df2$Income_ageclass 
colnames(df2) <- c("myresult") 
rownames(df2) <- c("content_df2") 

最後に、私はこのような2つのデータフレームを得るようにするため：

    Income_Gender Income_Ageclass  
content_df1   ....    ....  

そして、DF2用：

    myresult  
content_df2   ....   

をしかし、私はDF1保存する必要があるとcontent_df1とcontent_df2の行名がサブセットごとに与えられるRdaファイルとしてのRf2：

    Income_Gender Income_Ageclass  
content_df1_yearA  ....    ....  
content_df1_yearB  ....    ....  
content_df1_yearC  ....    ....  

と

    myresult 
content_df2_yearA  .... 
content_df2_yearB  ....  
content_df2_yearC  .... 

現在、私のプログラムは、任意のループを使用していないと仕事をしてますが乱雑されます。基本的にコードは2500行以上のコードです。 （私にトマトを投げないでください）。

誰かがこの特定のリクエストで私を助けることができましたか？ ありがとうございます。ファイルを保存していない、あるいは、

calcFunc <- function(df) { 
    ## Do something to the df, then return it 
    df 
} 

processFunc <- function(fname) { 
    ## Read in your table 
    x <- read.table(fname) 

    ## Do the calculation 
    x <- calcFunc(x) 

    ## Make a new file name (remember to change the file extension) 
    new_fname <- sub("something", "else", fname) 

    ## Write the .RData file 
    save(x, file = new_fname) 
} 

### Your workflow 
## Generate a vector of files 
my_files <- list.files() 

## Do the work 
res <- lapply(my_files, processFunc) 

：あなたの手順を機能-IZE場合

Answer 1

lapply()によって呼び出される、必要な引数の定義済み関数を使用してすべてのスクリプトを1つのスクリプトに組み込むことを検討してください。 Lapplyは、最終的なdfに行をバインドできるデータフレームのリストを返します。

library(dplyr) 
library(GiniWegNeg) 

runIncomeCalc <- function(data, y){  
    data <- data %>% 
    group_by(gender) %>% 
    mutate(Income_gender = weighted.mean(income, weight)) 
    data <- data %>% 
    group_by(ageclass) %>% 
    mutate(Income_ageclass = weighted.mean(income, weight))  

    gini <- c(Gini_RSV(data$Income_gender, weight), Gini_RSV(data$Income_ageclass,weight)) 

    df1 <- data.frame(gini) 
    colnames(df1) <- c("Income_gender","Income_ageclass") 
    rownames(df1) <- c(paste0("content_df1_", y)) 

    return(df1) 
} 

runResultsCalc <- function(df, y){ 
    df2 <- (1/5) * df$Income_gender + df$Income_ageclass 
    colnames(df2) <- c("myresult") 
    rownames(df2) <- c(paste0("content_df2_", y) 

    return(df2) 
} 

dfIncList <- lapply(unique(df$year), function(i) {  
    yeardata <- subset(df, year == i) 
    runIncomeCalc(yeardata, i)  
}) 

dfResList <- lapply(unique(df$year), function(i) {  
    yeardata <- subset(df, year == i) 
    df <- runIncomeCalc(yeardata, i) 
    runResultsCalc(df, i)  
}) 

df1 <- do.call(rbind, dfIncList) 
df2 <- do.call(rbind, dfResList) 

---

今、あなたはスクリプト全体で調達する必要がある場合。 Mycalculus.Rで同じ2つの機能、runIncomeCalcとrunResultsCalcを作成し、他のスクリプトでそれぞれを呼び出す：

library(dplyr) 
library(GiniWegNeg) 

if(!exists("runIncomeCalc", mode="function")) source("Mycalculus.R") 

dfIncList <- lapply(unique(df$year), function(i) {  
    yeardata <- subset(df, year == i) 
    runIncomeCalc(yeardata, i)  
}) 

dfResList <- lapply(unique(df$year), function(i) {  
    yeardata <- subset(df, year == i) 
    df <- runIncomeCalc(yeardata, i) 
    runResultsCalc(df, i)  
}) 

df1 <- do.call(rbind, dfIncList) 
df2 <- do.call(rbind, dfResList) 

Answer 2

すると、以下のようなワークフローを作成することができます。 processFuncのsaveコールを省略し、data.frameオブジェクトのリストを返します。次に、data.table::rbindlist(res)またはdo.call(rbind, list)のいずれかを使用して、1つの大きなdata.frameオブジェクトを作成します。