dplyr 구문을 사용하여 "for"루프에서 "for"루프를 작성하는 방법

Question

R에서 dplyr 구문을 사용하여 작성한 광범위한 코드 블록이 있습니다. 그러나 루프에 해당 코드를 넣으려고합니다. 궁극적으로 하나의 파일이 아닌 여러 개의 출력 파일을 만들 수 있습니다. 불행히도 그렇게 할 수없는 것처럼 보입니다. 내 문제에 대한 설명을 위해

,의는 R에서 일반적으로 사용되는 "아이리스"데이터 세트를 참조하자

 > data("iris") 
     > str(iris) 
     'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 
     $ Sepal.Length: num 
     $ Sepal.Width : num 
     $ Petal.Length: num 
     $ Petal.Width : num 
     $ Species  : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor","virginica" 

이의 내가 종 "베르"의 평균 Petal.Length을 저장할한다고 가정 해 봅시다. dplyr 코드는 다음과 같이 수 : 다음과 같은 값을 줄 것

MeanLength2 <- iris %>% filter(Species=="versicolor") 
         %>% summarize(mean(Petal.Length)) %>% print() 

:

 mean(Petal.Length) 
    1    4.26 

는 종의 모든 평균 꽃잎의 길이를 얻을 수있는 루프를 만드는 시도를 할 수 있습니다.

내가 루프 알고 작은 것과

, 나는 이런 식으로 뭔가를 할 것이다 : 어떤 이유

 for (i in unique(iris$Species)) 
     { 
     iris %>% filter(iris$Species==unique(iris$Species)[i]) %>% 
     summarize(mean(iris$Petal.Length)) %>% print() 
     print(i) 
     } 

을, 나는 데이터 프레임 일반적으로하지 않습니다 루프 내부의 열을 지정했다 케이스는 dplyr의 배관 기능을 사용하는 동안. 나는 이것이 문제의 지표라고 가정하고 있습니다.

  mean(iris$Petal.Length) 
    1     3.758 
    [1] "setosa" 
      mean(iris$Petal.Length) 
    1     3.758 
    [1] "versicolor" 
      mean(iris$Petal.Length) 
    1     3.758 
    [1] "virginica" 

그래서 코드 3.758 세 번 출력되고, 데이터 세트 내의 모든 종에 걸쳐 평균 꽃잎 길이 :

여하튼, 상기 코드는 다음과 같은 출력을 제공한다. 이것은 "필터"코드가 예상대로 작동하지 않음을 나타냅니다. 내가 알 수 있듯이, 루프 자체가 의도 한대로 작동하는 것처럼 보입니다. 세 개의 고유 한 종 이름이 모두 최종 결과물에 인쇄 되었기 때문입니다.

for 루프를 사용하여 어떻게 이런 일을 할 수 있습니까? 이 특별한 연습에서는 예를 들어 dplyr의 "group_by"함수를 사용하여 모든 종의 평균 꽃잎 길이를 쉽게 얻을 수 있으므로 환상적인 루프를 사용하지 않아도된다는 것을 이해합니다. 100 개의 고유 한 테이블과 PDF 파일은 내가 작업하고있는 데이터 세트를 가지고 있고 루프를 사용하는 방법을 아는 것은 그 목적에 도움이 될 것입니다. 난 당신이 정말 결과가 분리해야하는 경우, 아마 group_by를 사용하는 것이 더 쉬울 것이다, 내 댓글에서 언급 한 바와 같이

Answer 1

다음 split() 결과 :

iris %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise(mn = mean(Petal.Length)) %>% 
    split(.,.$Species) 

$setosa 
# A tibble: 1 × 2 
    Species mn 
    <fctr> <dbl> 
1 setosa 1.462 

$versicolor 
# A tibble: 1 × 2 
    Species mn 
     <fctr> <dbl> 
1 versicolor 4.26 

$virginica 
# A tibble: 1 × 2 
    Species mn 
    <fctr> <dbl> 
1 virginica 5.552 

Answer 2

당신의 코드를하지 않았다 불행한 일이다 오류를 제기하십시오. 코드를 한 줄씩 실행하면 내가 말하는 것을 이해할 수 있습니다.

이

> iris %>% filter(iris$Species == unique(iris$Species)["setosa"]) 
[1] Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species  
<0 rows> (or 0-length row.names) 

귀하의 필터가없는 관찰과 데이터 프레임, 너무 앞서가는 어떤 점을 얻을 수 있지만, 예를 들어, 실행하자 :이 예를 들어 나는 당신의 루프의 첫 번째 반복을 선택합니다,의는 "setosa"에 대한 i을 대체 할 수 나머지 코드 : 당신은 당신의 코드 내에서 iris 데이터 세트를 호출하고 있다는

> iris %>% filter(iris$Species == unique(iris$Species)["setosa"]) %>% 
+ summarize(mean(iris$Petal.Length)) 
    mean(iris$Petal.Length) 
1     3.758 

무슨 일이 있었는지는 좀 더 분명한 예는 다음과 같습니다

> filter(iris, iris$Species == unique(iris$Species)["setosa"]) %>% 
+ summarize(mean(mtcars$cyl)) 
    mean(mtcars$cyl) 
1   6.1875 

그 이유는 예상했던 답변을 얻지 못하고 필터가 작동하지 않고 다른 데이터 세트에서 요약 통계를 얻었 기 때문입니다.

TJ 마하가 언급 한 바와 같이

는 데이터 집합을 지정하지 않고 코드가 잘 실행 :

> for (i in unique(iris$Species)) 
+ { 
+  iris %>% filter(Species==i) %>% 
+   summarize(mean(Petal.Length)) %>% print() 
+  print(i) 
+ } 
    mean(Petal.Length) 
1    1.462 
[1] "setosa" 
    mean(Petal.Length) 
1    4.26 
[1] "versicolor" 
    mean(Petal.Length) 
1    5.552 
[1] "virginica" 

난 당신이 정말 각 그룹에 대해 별도의 오브젝트를해야하는 경우는 아마`사용하는 것이 더 간단 할 것이