ループ内でRの可変データフレームの可変列にデータを追加する

Question

ネストループを使用して、RでMCMCglmmを複数回実行して事後分布をデータフレームに出力しています。外側ループはMCMCプロセスを実行して事後分布を生成し、次に内側ループはこれらをそれぞれ独立したデータフレームに持ち上げる（Fはチェーンの各ランの固定効果における事後分布の数であり、nは、実行されるランダム化の数です）。したがって、F（この場合は4）のデータフレームがあり、それぞれがnカラムです。

for(i in 1:n){ 
# Randomise 
MortR = data.frame(Year, Mortalities) 
MortR[,2] = sample(MortR[,2], replace = F) 
DF1 = merge(DF1, MortR, by = "Year") 
DF1$Mort_R = DF1[,9] 
DF1[,9] = NULL 

prior1 = list(G = list( G1 = list(V = 1, nu = 1, alpha.mu = 0, alpha.V = 1000) 
         ), 
       R = list(V = 1, nu = 0.002)) 
# Chain 
assign("chainX",paste0("chain",i)) 
chainX = MCMCglmm(Life ~ Sex*Mort_R - 1, 
       random = ~Pop:Year, 
       rcov = ~units, 
       nitt = nitt, 
       burnin = burn, 
       thin = thin, 
       prior = prior1, 
       pr = T, 
       family = "gaussian", 
       start = list(QUASI = FALSE), 
       data = DF1)  

for(j in 1:F){ 
assign(paste0("chainSol",j), chainX$Sol[,j]) 
A = as.vector(get(paste0("chainSol",j))) 
assign(paste0("F",j), A) 
# Aim: get vector F*j* (or A) in to column *i* of dataframe chainSolDF_*j* 
# ie.: chainSolDF_*j*[,*i*] = F*j* 

#chainSolDF_1[,i] = as.vector(get(paste0("chainSol",j))) # Puts it in the columns of DF_1 
#assign(paste0("chainSolDF_",j)[,i], A)     # Incorrect number of dimensions 
#assign(paste0("chainSolDF_",j)[,i], paste0("F",j))  # Error in paste0("chainSolDF_", j)[, i] : incorrect number of dimensions 
#assign(paste0("chainSolDF_",j,"[,",i,"]"), paste0("F",j)) # Does not assign to the data frame 
#paste0("chainSolDF_",j,"[,",i,"]") = get(paste0("F",j)) # Invalid first argument 

} 
#B = matrix(c(F1,F2,F3,F4), ncol = 4) 
print(paste0("Randomisation ",i, " Complete")) 
} 

あなたは、私は、彼らが発生したエラーの説明を（＃）を試したことの一部（これは単に「ハイライト」である）を参照することができます - 無駄にすべてを！一般的に私はget()、assign()および$<-のソリューションを探していました。私は3日間この問題を解決しようとしたが、私はこのコミュニティに目を向ける。

どの一つが同時に内部ネストされたループ内で指定されている両方とも特定列にベクトルと特定データ・フレームを割り当てることができますか？

「目標：列にベクトルFj（またはA）を得るi

chainSolDF_jデータフレームの

Answer 1

ここでこれはちょうど同じ2つのためにを使用してデータフレームchainSolDF_jの列Iに値を代入されループ

# creating mock data for the dataframes 
chainSolDF_1 <- data.frame(col1 = 1:10, col2 = 1:10, col3 = 1:10) 
chainSolDF_2 <- data.frame(col1 = 1:10, col2 = 1:10, col3 = 1:10) 
chainSolDF_3 <- data.frame(col1 = 1:10, col2 = 1:10, col3 = 1:10) 

# assigning values of A into column i of dataframe chainSolDF_j 
for (i in 1:3) { 
    for (j in 1:3) { 
    # creating mock data for A 
    A <- 0L 
    eval(expr = parse(text = paste0("chainSolDF_", j, "[, ", i, "] <- A"))) 
    } 
} 

編集：は

を使用し、質問へのより関連していると

for(j in 1:F){ 
    assign(paste0("chainSol",j), chainX$Sol[,j]) 
    A = as.vector(get(paste0("chainSol",j))) 
    eval(expr = parse(text = paste0("chainSolDF_", j, "[, ", i, "] <- A"))) 
} 

のようなforループJで

eval(expr = parse(text = paste0("chainSolDF_", j, "[, ", i, "] <- A"))) 

は、それが