Почему метод assign () странно ведет себя в цикле for () с каналами dplyr в R? - PullRequest
Новая
       33

Почему метод assign () странно ведет себя в цикле for () с каналами dplyr в R?

0 голосов
/ 22 мая 2019

Мне нужно зациклить различные функции в кадрах данных, выделенных в моей глобальной среде, и сохранить выходные данные каждого «цикла» цикла в новом кадре данных, который включает в себя начальное имя.Для этого я использую метод assign () с циклом for ().Это работает хорошо, за исключением случаев, когда я использую трубу dplyr%>%.Сама функция работает, но есть некоторая ошибка с именем, присвоенным выходному фрейму данных.Как я могу исправить эту проблему с%>%?Если исправить невозможно, могу ли я изменить метод assign () для другой функции?

Это хорошо работает: 

code1:
for(i in unique(table$V1)){ 
    assign(paste0(i, "_target"),table[grepl(i,table$V1),])
  }

Объяснение: выбирает уникальные записи в столбце 1 «таблицы» и подмножествастроки с этими записями в новый фрейм данных для каждой записи.Вывод: новое имя фрейма данных - «имя записи» + «_target»

Это не очень хорошо работает (и я хотел бы знать, почему): 

code2:
for(i in mget(ls(pattern = "_target"))){
    assign(paste0(i, "_slim"),data.frame(i %>% group_by(Sample.Name) %>% summarise(Mean_dC=mean(C__))))
  }

Объяснение: Выбирает всеФреймы данных в Глобальном Env это имя содержит "_target".В каждом кадре данных: он означает среднее значение "(C__)", связанного с записями с одинаковыми символами "(Sample.Name)".Должно быть выведено: новое имя фрейма данных - "entry name_target" + "_slim".Реальный вывод: новый фрейм данных представляет среднее значение тех же символов, но называется «c (вспомогательные числа) _slim».

ввод code2: 

STA_target <- structure(list(Well = structure(c(8L, 9L, 10L, 21L, 22L, 23L, 
33L, 34L, 35L, 46L, 47L, 48L, 58L, 59L, 60L, 73L, 74L, 75L, 85L, 
86L, 87L, 97L, 98L, 99L), .Label = c("", "A1", "A10", "A11", 
"A12", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "Analysis Type", 
"B1", "B10", "B11", "B12", "B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", 
"B8", "B9", "C1", "C10", "C11", "C12", "C2", "C3", "C4", "C5", 
"C6", "C7", "C8", "C9", "Chemistry", "D1", "D10", "D11", "D12", 
"D2", "D3", "D4", "D5", "D6", "D7", "D8", "D9", "E1", "E10", 
"E11", "E12", "E2", "E3", "E4", "E5", "E6", "E7", "E8", "E9", 
"Endogenous Control", "Experiment File Name", "Experiment Run End Time", 
"F1", "F10", "F11", "F12", "F2", "F3", "F4", "F5", "F6", "F7", 
"F8", "F9", "G1", "G10", "G11", "G12", "G2", "G3", "G4", "G5", 
"G6", "G7", "G8", "G9", "H1", "H10", "H11", "H12", "H2", "H3", 
"H4", "H5", "H6", "H7", "H8", "H9", "Instrument Type", "Passive Reference", 
"Reference Sample", "RQ Min/Max Confidence Level", "Well"), class = "factor"), 
    Sample.Name = c("Control_in", "Control_in", "Control_in", 
    "Sample2_in", "Sample2_in", "Sample2_in", "Sample5_in", "Sample5_in", 
    "Sample5_in", "Sample3_in", "Sample3_in", "Sample3_in", "Control_c", 
    "Control_c", "Control_c", "Sample2_c", "Sample2_c", "Sample2_c", 
    "Sample3_c", "Sample3_c", "Sample3_c", "Sample5_c", "Sample5_c", 
    "Sample5_c"), Target.Name = c("STA", "STA", "STA", "STA", 
    "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", 
    "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", "STA", 
    "STA", "STA"), Task = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L), .Label = c("", "Task", "UNKNOWN"), class = "factor"), 
    Reporter = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L
    ), .Label = c("", "Reporter", "SYBR"), class = "factor"), 
    Quencher = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
    ), .Label = c("", "None", "Quencher"), class = "factor"), 
    RQ = structure(c(12L, 12L, 12L, 8L, 8L, 8L, 6L, 6L, 6L, 11L, 
    11L, 11L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L, 14L, 14L, 14L, 18L, 18L, 
    18L), .Label = c("", "0.706286132", "0.714652956", "0.724364996", 
    "0.7665869", "0.828774512", "0.838611245", "0.846661508", 
    "0.863589227", "0.896049678", "0.929288268", "1", "1.829339266", 
    "15.57538891", "17.64183807", "27.67574501", "3.064466953", 
    "34.78881073", "41.82569504", "8.117406845", "8.884188652", 
    "RQ"), class = "factor"), RQ.Min = structure(c(9L, 9L, 9L, 
    7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 10L, 10L, 10L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
    2L, 21L, 21L, 21L, 17L, 17L, 17L), .Label = c("", "0.032458056", 
    "0.429091513", "0.460811675", "0.541289926", "0.611138761", 
    "0.674698055", "0.71383971", "0.742018044", "0.753834546", 
    "0.772591949", "0.7868222", "0.803419232", "0.820919514", 
    "0.826185584", "0.989573121", "22.58564949", "27.2142868", 
    "4.501103401", "4.745172024", "4.843928814", "4.979007244", 
    "9.076541901", "RQ Min"), class = "factor"), RQ.Max = structure(c(13L, 
    13L, 13L, 8L, 8L, 8L, 6L, 6L, 6L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 
    16L, 16L, 16L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L), .Label = c("", 
    "0.858568788", "0.910271943", "0.943540215", "0.947846115", 
    "0.962214947", "0.971821666", "1.062453985", "1.145578504", 
    "1.162549496", "1.218146205", "1.244680166", "1.347676158", 
    "14.63914394", "15.85231876", "18.10507202", "20.37916756", 
    "3.381742954", "50.08181381", "53.58541107", "64.28199768", 
    "65.58969879", "84.38751984", "RQ Max"), class = "factor"), 
    C_ = c(25.48042297, 25.4738903, 25.83390617, 25.7304306, 
    25.78297043, 25.41260529, 25.49670792, 25.52298164, 25.6956234, 
    25.34812355, 25.51462555, 25.15455437, 0, 0, 0, 32.29237366, 
    37.10370636, 32.22016525, 29.50172043, 30.18544579, 29.91492081, 
    25.14842796, 24.89806747, 24.99397278), C_.Mean = c(25.59607506, 
    25.59607506, 25.59607506, 25.64200401, 25.64200401, 25.64200401, 
    25.57177162, 25.57177162, 25.57177162, 25.33910179, 25.33910179, 
    25.33910179, NA, NA, NA, 33.87208176, 33.87208176, 33.87208176, 
    29.86736107, 29.86736107, 29.86736107, 25.01348877, 25.01348877, 
    25.01348877), C_.SD = structure(c(21L, 21L, 21L, 20L, 20L, 
    20L, 12L, 12L, 12L, 19L, 19L, 19L, 1L, 1L, 1L, 31L, 31L, 
    31L, 23L, 23L, 23L, 14L, 14L, 14L), .Label = c("", "0.039937571", 
    "0.043110434", "0.049541138", "0.05469643", "0.061177365", 
    "0.066671595", "0.07365533", "0.079849631", "0.082057081", 
    "0.095515646", "0.108060829", "0.120047837", "0.126316145", 
    "0.129658803", "0.130481929", "0.142733917", "0.172286868", 
    "0.180205062", "0.200392827", "0.205995336", "0.236968249", 
    "0.344334781", "0.36769405", "0.413046211", "0.445171326", 
    "0.514641941", "0.640576839", "0.895943522", "0.993181109", 
    "2.798901796", "C_ SD"), class = "factor"), `_C_` = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", "_C_"), class = "factor"), 
    `_C_.Mean` = structure(c(8L, 8L, 8L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 
    4L, 7L, 7L, 7L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 13L, 13L, 13L, 14L, 
    14L, 14L), .Label = c("", "_C_ Mean", "-0.577166259", "-0.68969661", 
    "-0.720502198", "-0.776381195", "-0.85484314", "-0.96064502", 
    "-1.058534026", "-2.04822278", "-2.545912504", "-3.293611526", 
    "-4.921841145", "-6.081196308", "0.477069855", "1.373315215", 
    "2.092705965", "2.244637728", "2.251055479", "2.346632004", 
    "2.456220627", "2.557917356", "2.729323149", "2.746313095"
    ), class = "factor"), `_C_.SE` = structure(c(13L, 13L, 13L, 
    11L, 11L, 11L, 6L, 6L, 6L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 24L, 24L, 
    24L, 21L, 21L, 21L, 15L, 15L, 15L), .Label = c("", "_C_ SE", 
    "0.042180877", "0.042606823", "0.048373949", "0.077573851", 
    "0.088320434", "0.102536619", "0.108728357", "0.113733612", 
    "0.117972165", "0.144372106", "0.155044988", "0.223316222", 
    "0.224465802", "0.258952528", "0.300881863", "0.306413502", 
    "0.319273174", "0.579304695", "0.606897891", "0.635279417", 
    "0.682336032", "1.643036604"), class = "factor"), HK.Control._C_.Mean = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", "HK Control _C_ Mean"
    ), class = "factor"), HK.Control._C_.SE = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", "HK Control _C_ SE"
    ), class = "factor"), `__C_` = structure(c(12L, 12L, 12L, 
    16L, 16L, 16L, 18L, 18L, 18L, 13L, 13L, 13L, 1L, 1L, 1L, 
    19L, 19L, 19L, 7L, 7L, 7L, 10L, 10L, 10L), .Label = c("", 
    "__C_", "-0.871322632", "-1.61563623", "-3.021018982", "-3.15124011", 
    "-3.961196184", "-4.140928745", "-4.790550232", "-5.120551586", 
    "-5.38631773", "0", "0.105801903", "0.15834935", "0.211582825", 
    "0.240142822", "0.253925949", "0.27094841", "0.383478791", 
    "0.465211242", "0.484685272", "0.501675308"), class = "factor"), 
    Automatic.Ct.Threshold = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "Automatic Ct Threshold", 
    "TRUE"), class = "factor"), Ct.Threshold = structure(c(2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("", "0.056211855", 
    "0.208910329", "0.693888608", "0.704941193", "Ct Threshold"
    ), class = "factor"), Automatic.Baseline = structure(c(3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "Automatic Baseline", 
    "TRUE"), class = "factor"), Baseline.Start = structure(c(2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("", "3", "Baseline Start"
    ), class = "factor"), Baseline.End = structure(c(3L, 3L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 13L, 14L, 14L, 8L, 
    12L, 8L, 6L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "21", "22", 
    "23", "25", "26", "27", "29", "30", "31", "32", "34", "35", 
    "39", "Baseline End"), class = "factor"), Efficiency = structure(c(2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("", "1", "Efficiency"
    ), class = "factor"), Comments = structure(c(1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", "Comments"), class = "factor"), 
    HIGHSD = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L
    ), .Label = c("", "HIGHSD", "N", "Y"), class = "factor"), 
    NOAMP = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("", 
    "N", "NOAMP", "Y"), class = "factor"), OUTLIERRG = structure(c(2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("", "N", "OUTLIERRG", 
    "Y"), class = "factor"), EXPFAIL = structure(c(3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "EXPFAIL", "N", "Y"
    ), class = "factor")), .Names = c("Well", "Sample.Name", 
"Target.Name", "Task", "Reporter", "Quencher", "RQ", "RQ.Min", 
"RQ.Max", "C_", "C_.Mean", "C_.SD", "_C_", "_C_.Mean", "_C_.SE", 
"HK.Control._C_.Mean", "HK.Control._C_.SE", "__C_", "Automatic.Ct.Threshold", 
"Ct.Threshold", "Automatic.Baseline", "Baseline.Start", "Baseline.End", 
"Efficiency", "Comments", "HIGHSD", "NOAMP", "OUTLIERRG", "EXPFAIL"
), row.names = c(12L, 13L, 14L, 24L, 25L, 26L, 36L, 37L, 38L, 
48L, 49L, 50L, 60L, 61L, 62L, 72L, 73L, 74L, 84L, 85L, 86L, 96L, 
97L, 98L), class = "data.frame")

code2 «output»: 

> dput(`c(8, 9, 10, 21, 22, 23, 33, 34, 35, 46, 47, 48, 58, 59, 60, 73, 74, 75, 85, 86, 87, 97, 98, 99)_slim`)
structure(list(Group.1 = c("Sample2_c", "Sample2_in", "Sample3_c", 
"Sample5_in", "Control_c", "Control_in", "Sample5_c", "Sample3_in"
), x = c(33.8720817566667, 25.6420021066667, 29.8673623433333, 
25.5717709866667, 0, 25.5960731466667, 25.0134894033333, 25.3391011566667
)), .Names = c("Group.1", "x"), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

Я не знаю, действительно ли это вывод из-за заданного имени.Но ожидаемый результат должен быть примерно таким с правильным именем: STA_slim

Спасибо за потраченное время

1 Ответ

4 голосов
/ 22 мая 2019

Прежде всего, я настоятельно рекомендую вам избегать assign() в вашем коде R. Гораздо лучше использовать одну из множества функций отображения / применения в R для построения связанных данных в списках. Использование get/assign является признаком того, что вы не делаете что-то очень R-подобным образом.

Ваша проблема не имеет ничего общего с dplyr, это то, что вы зацикливаете в цикле. Когда вы делаете 

  for(i in mget(ls(pattern = "_target"))){
    assign(paste0(i, "_slim"),data.frame(i %>% group_by(Sample.Name) %>% summarise(Mean_dC=mean(C__))))
  }

что i - это не имя data.frame, потому что вы сделали mget(), это сам фрейм данных. Не имеет смысла вставлять это в новое имя.

Чтобы «исправить» это, вы можете сделать 

for(i in ls(pattern = "_target")){
  assign(paste0(i, "_slim"),data.frame(get(i) %>% group_by(Sample.Name) %>% summarise(Mean_dC=mean(C__))))
}

Но даже тогда в вашем примере данных нет столбца с именем C__. У вас есть C_ или _C_ или __C_ (что вообще означают эти имена ??). Так что вам нужно это исправить.

Лучшим способом составления списка будет 

slim <- lapply(mget(ls(pattern = "_target$")) , function(x) {
  x %>% group_by(Sample.Name) %>% summarise(Mean_dC=mean(C_))
})
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Похожие темы

...