RのCSVから特定の列を読み取って結果をファイルに行ごとに書き込む方法はありますか？

Question

我々は、この形式のCSVファイルを持っている：各列に属する（予想および予測を作る）、それを処理し、我々はデータを読み込み、Rスクリプトを用意して

id1, id2, id3, id4, id5 
23,24,23,25,23 
25,46,23,756,34 
23,54,73,83,74 
... 

し、ファイルになり書き込みます。問題は、現在のところ、CSVの1列/ IDのみを想定していることです。最近、CSVに複数の列を導入しました（上の図を参照）。スクリプトで各列を読み取り、処理し、出力CSVに予測値を格納してから、他の列に対しても同様の処理を実行する必要があります。このスクリプトは、次のとおり

library("forecast") 
data = read.csv("data.csv") 
seasonal_per <- msts(data,seasonal.periods=c(24,168)) 
best_model <- tbats(seasonal_per) 
fcst <- forecast.tbats(best_model,h=24,level=90) 
dfForec <- print(fcst) 
result <- cbind(0:23,dfForec[, 1]) 
write.csv(result, file="out.csv") 

得 'out.csv' が含ま：

（1つのIDに基づいて、24個の予測である）

"","V1","V2" 
"1",0,5080.64143403622 
"2",1,5024.80341301731 
"3",2,4697.62476220884 
"4",3,4419.10506083084 
"5",4,4262.78237536907 
"6",5,4187.62903442766 
"7",6,4349.19557668607 
"8",7,4484.10807151227 
"9",8,4247.8575479654 
"10",9,3851.37930582024 
"11",10,3575.95149262212 
"12",11,3494.94340348126 
"13",12,3501.35397669752 
"14",13,3445.56274629188 
"15",14,3362.23686727733 
"16",15,3365.56431618894 
"17",16,3573.96314478735 
"18",17,3945.43879134651 
"19",18,4278.44501871782 
"20",19,4499.11200729996 
"21",20,4574.2023320236 
"22",21,4555.22528793877 
"23",22,4550.89877322609 
"24",23,4517.26727161547 

新しいスクリプトにより、各列1を読み取ります1工程、（ハードコードされた列名を参照することなく）、予測、およびこの形式で結果を格納：

"id","V1","V2" 
"id1",0,5080.64143403622 
"id1",1,5024.80341301731 
"id1",2,4697.62476220884 
"id1",3,4419.10506083084 
"id1",4,4262.78237536907 
"id1",5,4187.62903442766 
"id1",6,4349.19557668607 
"id1",7,4484.10807151227 
"id1",8,4247.8575479654 
"id1",9,3851.37930582024 
"id1",10,3575.95149262212 
"id1",11,3494.94340348126 
"id1",12,3501.35397669752 
"id1",13,3445.56274629188 
"id1",14,3362.23686727733 
"id1",15,3365.56431618894 
"id1",16,3573.96314478735 
"id1",17,3945.43879134651 
"id1",18,4278.44501871782 
"id1",19,4499.11200729996 
"id1",20,4574.2023320236 
"id1",21,4555.22528793877 
"id1",22,4550.89877322609 
"id1",23,4517.26727161547 
"id2",0,5080.64143403622 <-- id2 predictions begin 
"id2",1,5024.80341301731 <-- id2 predictions begin 

UPDATE：@Parfaitにより示唆されるようにがコードを試みたが、それは次のエラーを与える：

Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : 
    cannot open the connection 
In addition: There were 26 warnings (use warnings() to see them) 

また、finaldfのデータフレームは空です：

> finaldf 
     <NA> V1 V2 
[1,] NULL 0 1 
[2,] NULL 0 1 
[3,] NULL 0 1 
[4,] NULL 0 1 
[5,] NULL 0 1 
[6,] NULL 0 1 
[7,] NULL 0 1 
[8,] NULL 0 1 
[9,] NULL 0 1 
[10,] NULL 0 1 
[11,] NULL 0 1 
[12,] NULL 0 1 
[13,] NULL 0 1 
[14,] NULL 0 1 
[15,] NULL 0 1 
[16,] NULL 0 1 
[17,] NULL 0 1 
[18,] NULL 0 1 
[19,] NULL 0 1 
[20,] NULL 0 1 
[21,] NULL 0 1 
[22,] NULL 0 1 
[23,] NULL 0 1 
[24,] NULL 0 1 

Answer 1

がplyrパッケージからlapplyとldplyを使用してのアプローチです：あなたのタスクのためにこの例を変更するには

# Make replicable example with fake data and function 
d <- as.data.frame(replicate(5, rnorm(100))) 
names(d) <- paste0("id", 1:5) 
get_numbers <- function(x) { 
    data.frame(V1 = 1:10, V2 = sample(x, 10)) 
} 

out <- lapply(d, get_numbers) 
out <- plyr::ldply(out) 
out  
# .id V1   V2 
# 1 id1 1 -0.462111424 
# 2 id1 2 0.431549655 
# 3 id1 3 1.360865990 
# ..snip.. 
# 9 id1 9 -0.110209805 
# 10 id1 10 -0.335578166 
# 11 id2 1 -0.246840243 
# 12 id2 2 -0.881482663 
# 13 id2 3 0.352842837 
# ..snip.. 

、処理ステップを関数にラップすることができます。

process <- function(x) { 
    seasonal_per <- msts(x, seasonal.periods=c(24,168)) 
    best_model <- tbats(seasonal_per) 
    fcst <- forecast.tbats(best_model,h=24,level=90) 
    dfForec <- print(fcst) 
    result <- cbind(0:23, dfForec[, 1]) 
} 

です。 lapply(d, process)。

Answer 2

は、番号を検索するseq_along()でlapply()の使用を検討してください各列の索引付け。このようなインデックスは、データおよびの名前のカラムを検索するために使用されます。これにより、予測値のデータフレームのリストが生成されます。反復が完了すると、そのリストの個々のデータフレームをスタックするdo.call()を実行します。ここでは

data <- read.csv("data.csv") 
data[is.na(data)] <- 0 

dfList <- lapply(seq_along(data), function(i) { 
    seasonal_per <- msts(data[, i], seasonal.periods=c(24,168)) 
    best_model <- tbats(seasonal_per) 
    fcst <- forecast.tbats(best_model, h=24, level=90) 
    dfForec <- print(fcst) 
    result <- cbind(0:23, dfForec[, 1]) 
    result$id <- names(data)[i] 
    names(result)[1:2] <- c("V1", "V2") 

    return(result[c("id", "V1", "V2")]) 
}) 

finaldf <- do.call(rbind, dfList) 
write.csv(finaldf, file = "out.csv", row.names = FALSE)