作者celestialgod (天)
看板R_Language
标题[问题] (救回) loop 中 cell 内细格等於变项
时间Sun Nov 20 14:54:54 2016
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想要请问一下
我现在想要进行
c[1]=a1 (已知变项)
.
.
.
c[8]=a8
以下是我写得loop
a1=2
a2=3
a3=4
a4=5
a5=6
a6=7
a7=8
a8=9
c=1:8
t=data.frame(c)
attach(t)
for(i in 1:8) c[i] <- (paste('a',i,sep=""))
但没想到c都变成文字的a1 而非变项内容
我想要的是如何把一些规律的变项 变成一个data.frame
这样我才可以对这个data.frame进行观看分布状况 就是常用的bootstrap 的最後的步骤
不知道要怎样修改我原本的code
或是有更快或简单的code 可以把a1-a8 变成一个data 呢？
谢谢
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※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1421623009.A.29A.html
1F：推 celestialgod: sapply(1:8, function(i)get(paste0("a". i))) 01/19 08:50
3F：→ obarisk: 我觉得sas和r的程式思维差很多，要把sas的思维强制加到r 01/19 09:19
4F：→ obarisk: 上，是有可能的，只是不确定有没有人这样做 01/19 09:19
5F：→ obarisk: 也许你可以找那本书看看，或者从更基础的r程式思维学起 01/19 09:20
6F：→ obarisk: 否则学起来会很累 01/19 09:20
7F：→ obarisk: 我试着用以下程式回答你的问题 01/19 09:28
8F：→ obarisk: 如果你的资料可以化为2维的阵列，那data.frame是最简单的 01/19 09:30
9F：→ obarisk: 若是每笔资料都是data.frame，那就会用到list 01/19 09:32
10F：→ obarisk: ## 产生资料 01/19 09:40
11F：→ obarisk: da <- matrix(0, 100, 8) 01/19 09:41
12F：→ obarisk: ## 每栏都是常态分配乱数 01/19 09:41
13F：→ obarisk: for(i in 1:ncol(da)){da[, i]<-rnorm(nrow(da, 0, 1))} 01/19 09:43
14F：→ obarisk: colnames(da) <- paste0('var', 1:ncol(da)) 01/19 09:44
15F：→ obarisk: ## 要对每个栏做某些事情 01/19 09:44
16F：→ obarisk: for( i in 1:ncol(da) ){ 01/19 09:45
17F：→ obarisk: do_something(da[, i]) 01/19 09:45
18F：→ obarisk: } 01/19 09:45
19F：→ obarisk: ## 没有用到栏位名称 01/19 09:46
20F：→ obarisk: ## 如果需要存下for回圈内的资料 01/19 09:47
21F：→ obarisk: l1 <- list() 01/19 09:47
22F：→ obarisk: for( i in 1:ncol(da) ){ 01/19 09:47
23F：→ obarisk: l1[[i]] <- do_something(da[, i]) 01/19 09:48
24F：→ obarisk: } 01/19 09:48
25F：→ obarisk: ######################### 01/19 09:48
26F：→ obarisk: ######################### 01/19 09:48
27F：→ obarisk: 如果要用你原来的方式硬解问题，就会牵涉到NSE( 01/19 09:50
28F：→ obarisk: Non-standard evaluation)，学这个要花不少心力 01/19 09:51
29F：→ obarisk: 至少要搞懂变数和字串在r中的差别，配合assign 01/19 09:51
30F：→ obarisk: eval和parse这些函式 01/19 09:51
31F：→ obarisk: 例如 01/19 09:52
32F：→ obarisk: ## 定义一个函式处理eval(parse(text='string')) 01/19 09:53
33F：→ obarisk: EV <- function(x) { eval(parse(text=x)) } 01/19 09:53
34F：→ obarisk: ## 产生变数 01/19 09:53
35F：→ obarisk: vars <- paste0('var', 1:8) 01/19 09:54
36F：→ obarisk: for( i in 1:length(vars) ){ 01/19 09:55
37F：→ obarisk: assign(vars[i], anykindofdataInR) 01/19 09:56
38F：→ obarisk: } 01/19 09:56
39F：→ obarisk: ## dosomething on vars 01/19 09:56
40F：→ obarisk: for( i in 1:length(vars) ){ 01/19 09:57
41F：→ obarisk: do_something(EV(vars[i])) 01/19 10:02
42F：→ obarisk: } 01/19 10:02
43F：→ obarisk: ################## 01/19 10:02
44F：→ obarisk: 只是上面这个方式很不像r就是了 01/19 10:03
45F：推 andrew43: 像楼上这样写法也有可能大幅降低运算效率。也容易犯错。 01/19 11:53
46F：推 andrew43: 建议原po不要永久地考虑这种方式。换成R风格才容易长久 01/19 11:53
47F：推 andrew43: 使用下去。 01/19 11:53
48F：推 andrew43: 否则eval()个不停，会累死自己。 01/19 11:56
49F：→ ******: 本以为r 更有弹性一些 但好像思维差太多了 感谢推荐书籍 01/19 15:18
50F：→ ******: 最近有机会会详读 谢谢以上建议 01/19 15:19
51F：→ ******: 刚好学校资料库有买这个电子书库 01/19 15:21
52F：→ obarisk: r 已经超级有弹性了... 01/19 18:33
53F：→ gsuper: get() 好像不错, 比邪恶的贴上短些 01/19 22:50
54F：→ Wush978: 既然要这样写loop, 就应该把a1 ~ a8 放到一个list中 01/20 01:19
55F：→ Wush978: 建议把list学会，然後学一下environment 01/20 01:20
56F：→ Wush978: 解这种问题就再也不用eval + parse硬干了 01/20 01:20
57F：推 celestialgod: 改变储存资料的方式，才是活用R的方式。 01/20 13:31
58F：→ celestialgod: 直接读入资料为data. frame，不要事後用回圈处理。 01/20 13:32
59F：推 obarisk: list和 env大好 01/20 18:07
※ 编辑: celestialgod (36.233.51.224), 11/20/2016 14:57:44