Как использовать список номеров строк для поиска значений в столбце данных - PullRequest
Новая
       5

Как использовать список номеров строк для поиска значений в столбце данных

0 голосов
/ 14 октября 2018

У меня есть большой фрейм данных, содержащий столбцы, один из которых представляет собой идентификационный код с именем «code», а другой - имя двух железнодорожных станций, разделенных косой чертой с именем «name»

Я хотел найтивсе коды, связанные с названием станции (и возможностью поиска нескольких станций одновременно), поэтому он даст мне список векторов, содержащих несколько кодов для каждой станции.

Я использовал lapply для получения строкдля каждой станции, но теперь я не могу найти значение в столбце «код», связанный с номером строки. 

SearchFor <- c("Chicago", "New York", "Atlanta")
lapply(c(SearchFor,grep,x=datastations$name)

У меня есть следующий список: 

$`Chicago`
 [1]  29  64 135 160 164 167 176 186 225 247 248 

$New York
 [1]  51  53 109 111 112 164 


$Atlanta
[1]   4  78 168 237 291

По сути, я хотел бы изменить каждое из этих чисел на значение столбца «код» в этих строках.

Вот мои датированные «данные» после того, как я использовал dput: 

structure(list(code = c(6000L, 6001L, 6002L, 6003L, 6004L, 6005L, 
6006L, 6007L, 6008L, 6009L, 6010L, 6011L, 6012L, 6013L, 6014L, 
6015L, 6016L, 6017L, 6018L, 6019L, 6020L, 6021L, 6022L, 6023L, 
6024L, 6025L, 6026L, 6027L, 6028L, 6029L, 6030L, 6031L, 6032L, 
6033L, 6034L, 6035L, 6036L, 6037L, 6038L, 6039L, 6040L, 6041L, 
6042L, 6043L, 6044L, 6045L, 6046L, 6047L, 6048L, 6049L, 5000L, 
5001L, 5002L, 5003L, 5004L, 5005L, 5006L, 5007L, 5008L, 6050L, 
6051L, 6052L, 6053L, 6054L, 6055L, 6056L, 6057L, 6058L, 6059L, 
6060L, 6061L, 6062L, 6063L, 6064L, 6065L, 6066L, 6067L, 6068L, 
6069L, 6070L, 6071L, 6072L, 6073L, 6074L, 6075L, 6076L, 6077L, 
6078L, 6079L, 6080L, 6081L, 6082L, 6083L, 6084L, 6085L, 6086L, 
6087L, 6088L, 6089L, 6090L, 6091L, 5009L, 5010L, 5011L, 5012L, 
6092L, 6093L, 6094L, 6095L, 6096L, 6097L), name = c("Atlanta / New York", 
"Atlanta / Chicago", "Atlanta / Miami", "Atlanta / Los Angeles", 
"Atlanta / Toronto", "Atlanta / Washington", "Atlanta / Cleveland", 
"Atlanta / Raleigh", "Atlanta / Newark", "Atlanta / Ottawa", 
"Atlanta / Detroit", "Atlanta / Albany", "Atlanta / Hartford", 
"Atlanta / Providence", "New York / Chicago", "New York / Miami", 
"New York / Los Angeles", "New York / Toronto", "New York / Washington", 
"New York / Cleveland", "New York / Raleigh", "New York / Newark", 
"New York / Ottawa", "New York / Detroit", "New York / Albany", 
"New York / Hartford", "New York / Providence", "Chicago / Miami", 
"Chicago / Los Angeles", "Chicago / Toronto", "Chicago / Washington", 
"Chicago / Cleveland", "Chicago / Raleigh", "Chicago / Newark", 
"Chicago / Ottawa", "Chicago / Detroit", "Chicago / Albany", 
"Chicago / Hartford", "Chicago / Providence", "Miami / Los Angeles", 
"Miami / Toronto", "Miami / Washington", "Miami / Cleveland", 
"Miami / Raleigh", "Miami / Newark", "Miami / Ottawa", "Miami / Detroit", 
"Miami / Albany", "Miami / Hartford", "Miami / Providence", "Toronto /             Washington", 
"Toronto / Cleveland", "Toronto / Raleigh", "Toronto / Newark", 
"Toronto / Ottawa", "Toronto / Detroit", "Toronto / Albany", 
"Toronto / Hartford", "Toronto / Providence", "Los Angeles / Toronto", 
"Los Angeles / Washington", "Los Angeles / Cleveland", "Los Angeles /         Raleigh", 
"Los Angeles / Newark", "Los Angeles / Ottawa", "Los Angeles / Detroit", 
"Los Angeles / Albany", "Los Angeles / Hartford", "Los Angeles / Providence", 
"Washington / Washington", "Washington / Cleveland", "Washington / Raleigh", 
"Washington / Newark", "Washington / Ottawa", "Washington / Detroit", 
"Washington / Hartford", "Washington / Providence", "Raleigh / Newark", 
"Raleigh / Ottawa", "Raleigh / Detroit", "Raleigh / Albany", 
"Raleigh / Hartford", "Raleigh / Providence", "Cleveland / Raleigh", 
"Cleveland / Newark", "Cleveland / Ottawa", "Cleveland / Detroit", 
"Cleveland / Albany", "Cleveland / Hartford", "Cleveland / Providence", 
"New York / Newark", "New York / Ottawa", "New York / Detroit", 
"New York / Albany", "New York / Hartford", "New York / Providence", 
"Newark / Ottawa", "Newark / Detroit", "Newark / Albany", "Newark /         Hartford", 
"Newark / Providence", "Ottawa / Detroit", "Ottawa / Albany", 
"Ottawa / Hartford", "Ottawa / Providence", "Detroit / Albany", 
"Detroit / Hartford", "Detroit / Providence", "Albany / Hartford", 
"Albany / Providence", "Hartford / Providence")), class = "data.frame",     row.names = c(NA, 
-111L))

Я получил эту базу данных, прочитав файл .csv, используя этот код 

read.csv(file, colClasses = 
c(rep("integer",1),rep("character",1),rep("NULL",2)))

Я хотел бы применить что-то вроде: 

List[1] <- datastations$code[List[[1]]]

, но для каждого вектора списка, нетнезависимо от того, сколько их естьсоюзник)

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 14 октября 2018

Как уже говорили другие в комментариях выше, не совсем ясно, какой конечный результат вы хотите получить.Но если я правильно понимаю, я думаю, что это может быть то, что вы хотите.

Здесь я использую map из пакета purrr, чтобы перебрать вектор названий городов и получить вектор кодов для каждого из них,использование set_names для именования элементов окончательного списка по городам. 

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)

# load data as df (see below) 

cities <- c("Chicago", "New York", "Atlanta")

get_city_stations <- function(city, station_data) {
  station_data %>% 
    filter(str_detect(name, city)) %>% 
    pull(code)
}

codes <- map(cities, get_city_stations, station_data = df) %>% set_names(cities)

codes
#> $Chicago
#>  [1] 6001 6014 6027 6028 6029 6030 6031 6032 6033 6034 6035 6036 6037 6038
#> 
#> $`New York`
#>  [1] 6000 6014 6015 6016 6017 6018 6019 6020 6021 6022 6023 6024 6025 6026
#> [15] 6081 6082 6083 6084 6085 6086
#> 
#> $Atlanta
#>  [1] 6000 6001 6002 6003 6004 6005 6006 6007 6008 6009 6010 6011 6012 6013

Создано в 2018-10-14 пакетом представлением (v0.2.0). 

df <- structure(list(code = c(6000L, 6001L, 6002L, 6003L, 6004L, 6005L, 
6006L, 6007L, 6008L, 6009L, 6010L, 6011L, 6012L, 6013L, 6014L, 
6015L, 6016L, 6017L, 6018L, 6019L, 6020L, 6021L, 6022L, 6023L, 
6024L, 6025L, 6026L, 6027L, 6028L, 6029L, 6030L, 6031L, 6032L, 
6033L, 6034L, 6035L, 6036L, 6037L, 6038L, 6039L, 6040L, 6041L, 
6042L, 6043L, 6044L, 6045L, 6046L, 6047L, 6048L, 6049L, 5000L, 
5001L, 5002L, 5003L, 5004L, 5005L, 5006L, 5007L, 5008L, 6050L, 
6051L, 6052L, 6053L, 6054L, 6055L, 6056L, 6057L, 6058L, 6059L, 
6060L, 6061L, 6062L, 6063L, 6064L, 6065L, 6066L, 6067L, 6068L, 
6069L, 6070L, 6071L, 6072L, 6073L, 6074L, 6075L, 6076L, 6077L, 
6078L, 6079L, 6080L, 6081L, 6082L, 6083L, 6084L, 6085L, 6086L, 
6087L, 6088L, 6089L, 6090L, 6091L, 5009L, 5010L, 5011L, 5012L, 
6092L, 6093L, 6094L, 6095L, 6096L, 6097L), name = c("Atlanta / New York", 
"Atlanta / Chicago", "Atlanta / Miami", "Atlanta / Los Angeles", 
"Atlanta / Toronto", "Atlanta / Washington", "Atlanta / Cleveland", 
"Atlanta / Raleigh", "Atlanta / Newark", "Atlanta / Ottawa", 
"Atlanta / Detroit", "Atlanta / Albany", "Atlanta / Hartford", 
"Atlanta / Providence", "New York / Chicago", "New York / Miami", 
"New York / Los Angeles", "New York / Toronto", "New York / Washington", 
"New York / Cleveland", "New York / Raleigh", "New York / Newark", 
"New York / Ottawa", "New York / Detroit", "New York / Albany", 
"New York / Hartford", "New York / Providence", "Chicago / Miami", 
"Chicago / Los Angeles", "Chicago / Toronto", "Chicago / Washington", 
"Chicago / Cleveland", "Chicago / Raleigh", "Chicago / Newark", 
"Chicago / Ottawa", "Chicago / Detroit", "Chicago / Albany", 
"Chicago / Hartford", "Chicago / Providence", "Miami / Los Angeles", 
"Miami / Toronto", "Miami / Washington", "Miami / Cleveland", 
"Miami / Raleigh", "Miami / Newark", "Miami / Ottawa", "Miami / Detroit", 
"Miami / Albany", "Miami / Hartford", "Miami / Providence", "Toronto /             Washington", 
"Toronto / Cleveland", "Toronto / Raleigh", "Toronto / Newark", 
"Toronto / Ottawa", "Toronto / Detroit", "Toronto / Albany", 
"Toronto / Hartford", "Toronto / Providence", "Los Angeles / Toronto", 
"Los Angeles / Washington", "Los Angeles / Cleveland", "Los Angeles /         Raleigh", 
"Los Angeles / Newark", "Los Angeles / Ottawa", "Los Angeles / Detroit", 
"Los Angeles / Albany", "Los Angeles / Hartford", "Los Angeles / Providence", 
"Washington / Washington", "Washington / Cleveland", "Washington / Raleigh", 
"Washington / Newark", "Washington / Ottawa", "Washington / Detroit", 
"Washington / Hartford", "Washington / Providence", "Raleigh / Newark", 
"Raleigh / Ottawa", "Raleigh / Detroit", "Raleigh / Albany", 
"Raleigh / Hartford", "Raleigh / Providence", "Cleveland / Raleigh", 
"Cleveland / Newark", "Cleveland / Ottawa", "Cleveland / Detroit", 
"Cleveland / Albany", "Cleveland / Hartford", "Cleveland / Providence", 
"New York / Newark", "New York / Ottawa", "New York / Detroit", 
"New York / Albany", "New York / Hartford", "New York / Providence", 
"Newark / Ottawa", "Newark / Detroit", "Newark / Albany", "Newark /         Hartford", 
"Newark / Providence", "Ottawa / Detroit", "Ottawa / Albany", 
"Ottawa / Hartford", "Ottawa / Providence", "Detroit / Albany", 
"Detroit / Hartford", "Detroit / Providence", "Albany / Hartford", 
"Albany / Providence", "Hartford / Providence")), class = "data.frame",     row.names = c(NA, 
-111L))
0 голосов
/ 14 октября 2018

Может быть, это то, что вы ищете?Как я читаю вопрос, вам нужен список всех кодов станций, которые соответствуют определенному городу или группе городов.Похоже, что неправильные коды станций, полученные в вашем dput, если это выглядит смешно. 

library(dplyr)
codelist <- df %>% filter(grepl("Chicago",name)) %>% select(code)

> unlist(codelist)
 code1  code2  code3  code4  code5  code6  code7  code8  code9 code10 code11 code12 code13 code14 
  6001   6014   6027   6028   6029   6030   6031   6032   6033   6034   6035   6036   6037   6038

Или для нескольких станций: 

> codelist <- df %>% filter(grepl("Chicago|New York|Atlanta",name)) %>% select(code)
> unlist(codelist)
 code1  code2  code3  code4  code5  code6  code7  code8  code9 code10 code11 code12 code13 code14 code15 
  6000   6001   6002   6003   6004   6005   6006   6007   6008   6009   6010   6011   6012   6013   6014 
code16 code17 code18 code19 code20 code21 code22 code23 code24 code25 code26 code27 code28 code29 code30 
  6015   6016   6017   6018   6019   6020   6021   6022   6023   6024   6025   6026   6027   6028   6029 
code31 code32 code33 code34 code35 code36 code37 code38 code39 code40 code41 code42 code43 code44 code45 
  6030   6031   6032   6033   6034   6035   6036   6037   6038   6081   6082   6083   6084   6085   6086
...