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。
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)