drop && !has.j 中出错：使用 sum(complete.cases) Windows7 R3.2.1 时，“x && y”中的“x”类型无效

Question

我对 R 编程和一般编程都很陌生。

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这是我编写此脚本的目标：

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1. 我有 332 个 csv 文件。我想，\xe2\x80\x9c 编写一个函数，读取充满文件的目录并报告每个数据文件中完全观察到的案例数。该函数应返回一个数据框，其中第一列是文件名，第二列是完整案例数。\xe2\x80\x9d

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2. 函数概要如下：

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   Complete <- function(directory, id = 1:332) {\n ## \'directory\' 是长度为 1 的字符向量，表示\n ## CSV 文件的位置

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       ## \'id\' is an integer vector indicating the monitor ID numbers\n    ## to be used\n\n    ## Return a data frame of the form:\n    ## id nobs\n    ## 1  117\n    ## 2  1041\n    ## ...\n    ## where \'id\' is the monitor ID number and \'nobs\' is the\n    ## number of complete cases\n

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   }

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示例输出如下所示：

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source("complete.R")\ncomplete("specdata", 1)\n##   id nobs\n## 1  1  117\n\ncomplete("specdata", c(2, 4, 8, 10, 12))\n##   id nobs\n## 1  2 1041\n## 2  4  474\n## 3  8  192\n## 4 10  148\n## 5 12   96\n

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4. 到目前为止我的脚本如下所示：
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setwd("C:/users/beachlb/Desktop/R_Programming/specdata") #这是我的计算机上存储所有 332 个 csv 文件的本地目录

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>complete <- function(directory, id = 1:332) {\n\n>files_list <- list.files(directory, full.names=TRUE) #creates a list of files from within the specified directory\n\n>dat <- data.frame() #creates an empty data frame that we can use to add data to\n\n>for (i in id) {\n\n>dat <- rbind(dat, read.csv(files_list[i]))  #loops through the 332 csv files, rbinding them together into one data frame called dat\n  }\n\n>dat$nobs <- sum(complete.cases(dat)) #add the column nobs to dat, populated with number of rows of complete cases in the dataframe\n\n>dat_subset <- dat[which(dat[, "ID"] %in% id),] #subsets dat so that only the desired cases are included in output when function is run\n\n>dat_subset[, "ID", "nobs"] #prints all rows of the desired data frame for the named columns}\n

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1. 当我按原样运行函数时，出现此错误， \xe2\x80\x9cError in drop && !has.j : invalid \'x\' type in \'x && y\xe2\x80\x99。我不确定是什么让我犯了这个错误。对于可能导致此错误的原因以及如何解决该错误的任何建议，我将不胜感激。向我指出我可以阅读的文献来研究这个问题和/或教程，这将帮助我加强避免此错误所需的编码技能，我也将不胜感激。

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2. 前言：我不确定是否应该在单独的线程中问这个问题。现在，我的函数被编写为填充所有行（对于所有 332 个文件）的完整案例总数，而不是专门计算给定监视器 ID 的完整案例数并将其仅放入该 ID 的列 nob 中。（请注意，每个文件均以监视器 ID 命名，并且仅包含该监视器的案例，例如 001.csv = 监视器 1 的输出，002.csv = 监视器 2 的输出）。因此，我希望有人帮助我找到有关如何对数据进行子集化的资源，以便在填充 nobs 列时，nobs 列中的每一行给出每个 id 编号的完整案例数。

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Answer 1

complete <- function(directory, id = 1:332) {
  files_list <- list.files(directory, full.names=TRUE)
  nobs <- c()
  for (i in id) {
    dat <- read.csv(files_list[i])
    nobs <- c(nobs, sum(complete.cases(dat)))
  }
  data.frame(id,nobs)
}

你很接近。但您不应该一次读入所有文件，然后找到完整的案例。它不会为您按 id 分隔结果。相反，我只是稍微编辑了你的代码。

测试

complete("specdata", c(2,4,8,10,12))
  id nobs
1  2 1041
2  4  474
3  8  192
4 10  148
5 12   96