Написание функции R, но как мне изменить ее так, чтобы она перебирала столбцы в кадре данных и перебирала несколько наборов данных? - PullRequest
Новая
       13

Написание функции R, но как мне изменить ее так, чтобы она перебирала столбцы в кадре данных и перебирала несколько наборов данных?

0 голосов
/ 09 ноября 2019

Я новичок в R, и я написал очень неуклюжие функции для применения к наборам геохимических данных для интерполяции данных к близким датам, преобразования десятичных дат, изменения формы и усреднения геохимических данных по годам / месяцам и выкладывания всего этогов конце, как новый фрейм данных. Тем не менее, он только один столбец за раз, и есть где-то между 2-10 столбцами данных на набор данных, и у меня более 50 наборов данных. Это требует большого количества копий и вставок, и я знаю, что должен быть лучший способ сделать это, но я пытался и не получался где-то в течение нескольких месяцев.

Я попытался прочитать об этом, но не смог реализовать какие-либо циклы, которые я видел в других местах.

Вот пример моих наборов данных: 

Year    SrCa MgCa BaCa
1958.00 8.98 4.29 4.77
1958.08 9.00 4.21 4.56
1958.17 9.02 4.16 4.39
...

Вот функции, которые я написал: 

#Interpolates monthly or bimonthly data to dates for the 15th of every month
yrmonth_INTERP<-function(dataset, agecolumn, variable1, var1name){
  X_in = dataset[[agecolumn]] #select X (Age) column
  y_in = dataset[[variable1]] # select y (data) column
  x_out <- seq.Date(as.Date("1920/01/15"), as.Date("2017/12/15"), by = "months") #create reference dates
  x_out <- decimal_date(x_out) #reference dates to decimal dates
  xy_int <- approx(x = X_in, y = y_in,  xout = x_out) #interpolate data
  xy_int <- signif(as.data.frame(xy_int, row.names = NULL), digits = 12)
  xy_int <- na.omit(xy_int)
  Age<-date_decimal(xy_int[[1]]) #convert decimal to date
  Year<-year(Age)
  Month<-month(Age)
  Day<-day(Age)
  var1<-xy_int[[2]] #pull out variable
  newdata<-cbind.data.frame(Year, Month, Day, var1) #create dataframe
  date1 <-paste(newdata$Year,newdata$Month, newdata$Day,sep="-") #put together separate time variables into date
  date1 <- ymd(date1) #convert to date
  data_months <- cbind(date1, newdata) #add date column to previous dateframe
  colnames(data_months) = c('Age', 'Year', 'Months', 'Day', var1name) #name columns
  return (data_months)
}

#Turns lots of data points into the average for every month
yrmonth_avg<-function(dataset, agecolumn, variable1, var1name, varsum){
  Age<-date_decimal(dataset[[agecolumn]]) #convert decimal to date
  Year<-year(Age)
  Month<-month(Age)
  Day<-day(Age)
  var1<-dataset[[variable1]] #pull out data variable
  newdata<-cbind.data.frame(Year, Month, Day, var1) #create dataframe of time and data
  datamelt = melt(newdata, id = c('Year', 'Month', 'Day')) 
  datacast = dcast(datamelt, variable ~ Year + Month, mean) #wide cast/reshape data to row to get mean by year and month
  datacast2 = dcast(datamelt, variable ~ Year + Month, sum) #wide cast/reshape data to row to get mean by year and month
  Var1Data = datacast[-1:0] #remove first column
  Var1sum = datacast2[-1:0] 
  re_data = gather(Var1Data, key='Age', value = var1name) #reshape mean data to columns
  re_data1 = gsub("_", "-", re_data$Age) #pull out info to make date
  re_data2 <- ymd(re_data1, truncated = 1) #create date
  day(re_data2) <- 15
  newColNames <- c("Year", "Month")
  newCols <- colsplit(re_data1, "-", newColNames) #keep separated time period columns
  re_sum = gather(Var1sum, key='Age', value = 'Sum') #return sum data to columns
  data_months <- cbind(re_data2, re_data[[2]], re_sum[[2]], newCols) #create dataframe
  data_months[[4]] <- as.numeric(data_months[[4]])
  data_months[[5]] <- as.numeric(data_months[[5]])
  colnames(data_months) = c('Age', var1name, varsum, 'Year', 'Months')
  return (data_months)
}

И в конце я получаю следующее: 

Age        SrCa     Year Months
1958-01-15 8.989589 1958 1
1958-02-15 9.009619 1958 2
1958-03-15 9.035000 1958 3 
...

Могу ли я поставить какой-то циклчтобы применить функцию ко всем столбцам в кадре данных, чтобы мне не приходилось запускать эту функцию 2-10 раз, чтобы получить все усредненные геохимические данные?

Нужно ли разбивать различные действия? функции, чтобы сделать это возможным?

Могу ли я применить эту функцию к списку других фреймов данных?

РЕДАКТИРОВАТЬ: понял, что у меня были посторонние данные и две отдельные функции, которые я должен был упомянуть, которые по сути делают то же самое с наборами данных разныхreolution

1 Ответ

0 голосов
/ 09 ноября 2019

Если вы поместите все свои фреймы данных в list, это должно сделать: 

apply_all <- function(list_of_dfs){ # apply to all data frames
    return(lapply(list_of_dfs, function(df) apply(df,2,YRMONTH)))) # apply to all columns of a data frame
}
...