R - 分割数据框并保存到不同的文件

thi*_*oso 3 split r file dataframe

我有一个数据框,其中包含多个地点的每月温度数据:

    > df4[1:36,]
       location    variable cut month year freq
1    Adamantina temperature  10   Jan 1981 21.0
646  Adamantina temperature  10   Feb 1981 20.5
1291 Adamantina temperature  10   Mar 1981 21.5
1936 Adamantina temperature  10   Apr 1981 21.5
2581 Adamantina temperature  10   May 1981 24.0
3226 Adamantina temperature  10   Jun 1981 21.5
3871 Adamantina temperature  10   Jul 1981 22.5
4516 Adamantina temperature  10   Aug 1981 23.5
5161 Adamantina temperature  10   Sep 1981 19.5
5806 Adamantina temperature  10   Oct 1981 21.5
6451 Adamantina temperature  10   Nov 1981 23.0
7096 Adamantina temperature  10   Dec 1981 19.0
2        Adolfo temperature  10   Jan 1981 24.0
647      Adolfo temperature  10   Feb 1981 20.0
1292     Adolfo temperature  10   Mar 1981 24.0
1937     Adolfo temperature  10   Apr 1981 23.0
2582     Adolfo temperature  10   May 1981 18.0
3227     Adolfo temperature  10   Jun 1981 21.0
3872     Adolfo temperature  10   Jul 1981 22.0
4517     Adolfo temperature  10   Aug 1981 19.0
5162     Adolfo temperature  10   Sep 1981 19.0
5807     Adolfo temperature  10   Oct 1981 24.0
6452     Adolfo temperature  10   Nov 1981 24.0
7097     Adolfo temperature  10   Dec 1981 24.0
3         Aguai temperature  10   Jan 1981 24.0
648       Aguai temperature  10   Feb 1981 20.0
1293      Aguai temperature  10   Mar 1981 22.0
1938      Aguai temperature  10   Apr 1981 20.0
2583      Aguai temperature  10   May 1981 21.5
3228      Aguai temperature  10   Jun 1981 20.5
3873      Aguai temperature  10   Jul 1981 24.0
4518      Aguai temperature  10   Aug 1981 23.5
5163      Aguai temperature  10   Sep 1981 18.5
5808      Aguai temperature  10   Oct 1981 21.0
6453      Aguai temperature  10   Nov 1981 22.0
7098      Aguai temperature  10   Dec 1981 23.5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我需要做的是以编程方式按位置分割此数据帧,并为每个位置创建一个 .Rdata 文件。

在上面的示例中,我将拥有三个不同的文件 - Adamantina.Rdata、Adolfo.Rdata 和 Aguai.Rdata - 包含所有列,但仅包含与这些位置相对应的行。

它需要高效且程序化,因为在我的实际数据中,我有大约 700 个不同的位置,每个位置都有大约 50 年的数据。

提前致谢。

Cli*_* AB 6

这是借用了之前的答案,但我不相信您想要这个答案。

首先,正如他们所建议的,您想要拆分数据集。

splitData <- split(df4, df4$location)

现在,要逐一浏览此列表,保存数据集,可以通过提取名称来完成:

 allNames <- names(splitData)
 for(thisName in allNames){
     saveName = paste0(thisName, '.Rdata')
     saveRDS(splitData[[thisName]], file = saveName)
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

  • @thiagoveloso:你*可以*用`save`来做到这一点,但出于一些原因,我个人更喜欢`saveRDS`,特别是考虑到你的目标是拥有单独的`.Rdata`文件。如果你真的想要,你可以像 `.GlobalEnv[[thisName]] &lt;- splitData[[thisName]]; 这样疯狂的东西 eval(替换(save(NAME, FILENAME), list(NAME = as.name(thisName), FILENAME = saveName) ) )`。但这确实是在试图硬塞“save()”,我绝对不推荐它。不过,可能有更好的方法来使用“保存”。 (2认同)