Использование цикла for для получения списка фреймов данных в R

Question

split - список фреймов данных, полученных из split () в главном фрейме данных.

После разделения я применяю функцию к каждому фрейму данных в разделенный список.

Здесь функция:

getCustomer <- function(df, numberOfProducts = 3){

Gender <- unique(df$gender)
Segment <- unique(df$Segment)
Net_Discount <- sum(df$Discount * df$Sales)
Number_of_Discounts <- sum(df$Discount>0)
Customer.ID <- unique(df$Customer.ID)
Sales <- sum(df$Sales)
Profit <- sum(df$Profit)
lat <- mean(df$lat)
lon <- mean(df$lon)

productsData <- df %>% arrange(Order.Date) %>% top_n(n =numberOfProducts)

Products <- 0 
Products_Category <- 0
Products_Order_Date <- 0

for (j in 1:numberOfProducts){ 

Products[j] <- productsData %>% select(Product.ID) %>% filter(row_number()==j)
Products_Category[j] <- productsData %>% select(Category) %>% filter(row_number()==j)
  Products_Order_Date[j] <- productsData %>% select(Order.Date) %>% filte(row_number()==j)

  names(Products)[j]<-paste("Product",j)
  names(Products_Category)[j]<-paste("Category Product",j)
  names(Products_Order_Date)[j]<-paste("Order Date Product",j)

  }


  output <- data.frame(Customer.ID, Gender,Segment, Net_Discount, Number_of_Discounts, Sales, Profit, 
                   Products, Products_Category, Products_Order_Date, lon,lat)

return(output[1,])
}

Я получаю правильный ответ для любого элемента из split

getCustomer(splitted[[687]],2)

Я могу даже преуспеть с

customer <- list()
customer[[1]]<- getCustomer(splitted[[1]],2)
customer[[2]]<- getCustomer(splitted[[2]],2)
.
.
.
customer[[1576]]<- getCustomer(splitted[[1576]],2)

То есть я могу эффективно построить весь список customer , присваивая элемент за элементом.

Однако у меня, конечно, нет на это времени (1576 однострочных фреймов данных для назначения в список customer ), поэтому я пытаюсь:

customer <- list()

for (i in 1:length(splitted)){

  customer[[i]]<-getCustomer(splitted[[i]],2)

}

После запуска этого последнего фрагмента кода я получаю:

Error in data.frame(Customer.ID, Gender,  Segment, Net_Discount, Number_of_Discounts, : arguments imply differing number of rows: 0, 1

Я не могу понять эту ошибку, поскольку я могу строить элемент списка клиентов по элементам за один раз.

Буду признателен за вашу помощь.

Решение

Редактирование этого вопроса, чтобы вы знали, что проблема в том, что некоторые фреймы данных в split не имели строк.Поэтому я удалил их (только 3).

for (i in 1:length(splitted)){
l[i]<-nrow(splitted[[i]])  
}

indices<- which(l==0)

splitted<-splitted[-indices]

Просто пришлось удалить 3 образца.На этот раз не было ошибок.Спасибо всем за ваше время.

Answer 1

Моя обычная стратегия поиска и устранения неисправностей - запускать его порциями. Если вы используете цикл for, проверьте значение i при возникновении ошибки. С lapply я буду работать порциями по 20 ... и буду продолжать, пока не найдешь, какой фрейм данных в вашем списке вызывает ошибку.

Затем запустите вашу функцию вручную с этим фреймом данных и посмотрите, какой вывод вы получите. Например:

df <- splitted[[30]] # assuming #30 is the problem
numberOfProducts <- 3

Теперь просмотрите аргументы функции и проверяйте эти выходные данные, пока не найдете причину ошибки. Помните, что если есть несколько мест, где могут возникнуть проблемы, может потребоваться более одного применения этого процесса для решения всех проблем.

Answer 2

Проблема была в том, что некоторые фреймы данных в разбитых не имели строк. Поэтому я удалил их (только 3).

for (i in 1:length(splitted)){
l[i]<-nrow(splitted[[i]])  
}

indices<- which(l==0)

splitted<-splitted[-indices]

Просто пришлось удалить 3 сэмпла.

На этот раз без ошибок. Спасибо всем за ваше время.

Answer 3

Просто используйте lapply, который может применить функцию к каждому элементу списка, возвращая список в процессе:

numberOfProducts <- 2
result <- lapply(splitted, function(x) getCustomer(x, numberOfProducts))

Редактировать:

Похоже, что ваша функция имеет логику, которая иногда может привести к фрейму данных без строк.В этом случае вы можете проверить наличие пустого фрейма данных и вернуть NA:

output <- data.frame(Customer.ID, Gender,Segment, Net_Discount, Number_of_Discounts, Sales,
    Profit, Products, Products_Category, Products_Order_Date, lon, lat)
return(ifelse(nrow(output) > 0, output[1,], NA))