R從一個循環堆棧輸出

Question

我在保存數據幀中的循環輸出時遇到了一些問題。由於我的劇本太複雜在這個問題加以解釋，這裏是我的代碼的簡化版本：

編輯

df<-data.frame(matrix(NA, nrow = 100, ncol = 9)) #empty dataframe set for 100 max rows 
df<-c("YEAR","RN","DATE","NOM","SITE","LONG","SP","SUMNB","NB100") 
do.call(rbind, by(DF, DF[c("YEAR","SITE")], FUN = function(x) { 

df<-dataframe filling code 

}) 

所以基本上它是子集化通過VAR1和VAR2我的DF，以及建立一個新的df爲每個子集。我如何用我所有的「df」構建一個新的數據框（TOT）在彼此之上？

注意：我不知道每個「df」將會有多少行，這就是爲什麼我設置了最多100行，然後立即刪除NA行。但DF和DF有相同的列。

感謝您的幫助！

編輯：

我的觀點是子集每年/別組合，適用的功能，它（建基於每個子集與改變的日期填充數據的DF，在比輸入的格式相同DF）並在數據幀中返回函數輸出。這個數據幀，通過堆疊我爲每個子集獲得的所有DF而構建，將具有與我的輸入DF完全相同的格式。我需要進一步的應用程序來合併我的輸入和輸出。

使用do.call（rbind）正在完成作業（子集）和應用函數（創建df）。在這一點上，我不能讓ddply工作出於某種原因（似乎函數不適用），我不認爲它適合我的要求：ddply將該函數應用於輸入並返回修改後的輸入。我的輸入沒有修改，我想返回另一個數據幀。

它似乎我不能應用任何我發現我的功能的答案，因爲我不知道輸出應該有的行數。

編輯2：

正如我的問題似乎完全developped可以理解，這裏是我的全部問題：

第15行我輸入數據框的（AGG100）：

YEAR RN DATE NOM SITE LONG SP SUMNB NB100 
1 2011 RNN027 15056 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 02 310 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 1 0.3225806 
2 2011 RNN027 15075 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 02 310 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 1 0.3225806 
3 2003 RNN027 12166 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 03 330 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.6060606 
4 2006 RNN027 13252 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 03 330 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.6060606 
5 2006 RNN027 13257 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 03 330 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.6060606 
6 2005 RNN027 12895 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 01 540 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.3703704 
7 2005 RNN027 12910 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 01 540 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.3703704 
8 2011 RNN027 15075 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 01 540 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 1 0.1851852 
9 2008 RNN027 14120 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 05 960 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 2 0.2083333 
10 2011 RNN027 15065 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 05 960 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 1 0.1041667 
11 2011 RNN027 15075 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 05 960 Anthocharis cardamines (Linnaeus, 1758) 1 0.1041667 
12 2007 RNN027 13679 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 05 960 Apatura ilia (Denis & Schifferm�ller, 1775) 2 0.2083333 
13 2004 RNN027 12573 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 06 260 Aporia crataegi (Linnaeus, 1758) 2 0.7692308 
14 2005 RNN027 12917 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 06 260 Aporia crataegi (Linnaeus, 1758) 2 0.7692308 
15 2006 RNN027 13301 ESTAGNOL RNN027-Estagnol 06 260 Aporia crataegi (Linnaeus, 1758) 2 0.7692308 

9年後，這個數據框填充了不同地點（ESTAGNOL 01至06）的物種（本例中爲66個）觀測值。

這裏是我的全碼：

MIN<-data.frame(matrix(NA, nrow = 100, ncol = 9)) #reglé pour 100 lignes max 
colnames(MIN)<-c("YEAR","RN","DATE","NOM","SITE","LONG","SP","SUMNB","NB100") 
MAX<-data.frame(matrix(NA, nrow = 100, ncol = 9)) 
colnames(MAX)<-c("YEAR","RN","DATE","NOM","SITE","LONG","SP","SUMNB","NB100") 
do.call(rbind, by(AGG100, AGG100[c("YEAR","SITE")], FUN = function(x) { 
    splist<-unique(x$SP) 
    lsp<-length(splist) 
    for (i in 1:lsp){ 
    MIN$SP[i]<-as.character(splist[i]) 
    MIN$SITE[i]<-as.character(unique(x$SITE)) 
    MIN$DATE[i]<-as.character(min(x$DATE) - 7) 
    MIN$RN[i]<-as.character(unique(x$RN)) 
    MIN$YEAR[i]<-as.character(unique(x$YEAR)) 
    MIN$NOM[i]<-as.character(unique(x$NOM)) 
    MIN$LONG[i]<-as.numeric(unique(x$LONG)) 
    MIN$SUMNB[i]<-0 
    MIN$NB100[i]<-0 
    MAX$SP[i]<-as.character(splist[i]) 
    MAX$SITE[i]<-as.character(unique(x$SITE)) 
    MAX$DATE[i]<-as.character(min(x$DATE) + 7) 
    MAX$RN[i]<-as.character(unique(x$RN)) 
    MAX$YEAR[i]<-as.character(unique(x$YEAR)) 
    MAX$LONG[i]<-as.numeric(unique(x$LONG)) 
    MAX$SUMNB[i]<-0 
    MAX$NB100[i]<-0 

    MINMAX<- rbind(MIN,MAX) 
    MINMAX<-MINMAX[complete.cases(MINMAX),] 
} 

     return(MINMAX) 
})) 

我能做些什麼：

-Subset每年/ SITE組合隔離觀察的第一個和最後日期（時空限制範圍）爲所有物種的總和。用do.call（rbind）或ddply（）完成。

- 創建一個行，填滿AGG100（每9列）的所有數據，零觀察值和每個物種的第一次觀察（66行）前7天的日期。編譯名爲MIN的df中的行。 - 在最後一次觀察（66行）後7天創建另一行。在稱爲MAX的df中編譯這些行。根據每個子集的物種數量i，使用for循環創建的兩行類型。

- 在新數據幀（MINMAX）中合成MIN和MAX，格式與我的輸入數據幀相同。

我需要做的：

-Be能夠返回MINMAX每個子集。我目前只得到最後一次迭代（上一年和最後一次）。從這些MINMAX（MINMAXTOT）中構建一個數據框。

- 用AGG100合併MINMAXTOT並按日期對結果進行排序。

我希望現在清楚。我只是想添加一行到我的腳本，不覆蓋每次迭代的輸出。

EDIT 3：

summary(AGG100) 
     YEAR   RN   DATE          NOM  
2009 : 775 RNN027 :5360 Min. :2003-04-17 ESTAGNOL     :5360 
2003 : 717 RNN037 : 0 1st Qu.:2005-05-27 ANCIENNES CARRIERES D'ORIVAL: 0 
2006 : 689 RNN044 : 0 Median :2007-07-13 BAIE DE L'AIGUILLON (VENDEE): 0 
2008 : 598 RNN046 : 0 Mean :2007-06-17 CHERINE      : 0 
2011 : 557 RNN060 : 0 3rd Qu.:2009-07-16 COMBE LAVAUX-JEAN ROLAND : 0 
2004 : 524 RNN066 : 0 Max. :2011-10-06 COTE DE MANCY    : 0 
(Other):1500 (Other): 0      (Other)      : 0 
       SITE   LONG           SP    SUMNB   
RNN027-Estagnol 01:1135 Min. :260.0 Pieris PC (rapae/mannii) #complexe : 651 Min. : 1.000 
RNN027-Estagnol 05: 957 1st Qu.:310.0 Polyommatus icarus (Rottemburg, 1775): 482 1st Qu.: 2.000 
RNN027-Estagnol 04: 951 Median :540.0 Maniola jurtina (Linnaeus, 1758)  : 456 Median : 2.000 
RNN027-Estagnol 03: 915 Mean :543.5 Brintesia circe (Fabricius, 1775) : 446 Mean : 6.215 
RNN027-Estagnol 02: 801 3rd Qu.:710.0 Lasiommata megera (Linnaeus, 1767) : 341 3rd Qu.: 6.000 
RNN027-Estagnol 06: 601 Max. :960.0 Pieris brassicae (Linnaeus, 1758) : 313 Max. :156.000 
(Other)   : 0     (Other)        :2671      
NB100   
Min. : 0.1042 
1st Qu.: 0.3226 
Median : 0.6452 
Mean : 1.2876 
3rd Qu.: 1.2903 
Max. :28.8889 

Answer 1

的數據集即可重現：

n <- 50 
DF <- data.frame(
    VAR1 = sample(letters[1:3], n, replace = TRUE), 
    VAR2 = sample(LETTERS[1:5], n, replace = TRUE) 
    Y = runif(n) 
) 

計算由VAR1和VAR2分裂統計的一個例子。

library(plyr) 

ddply(
    DF, 
    .(VAR1, VAR2), 
    summarise, 
    MeanOfY = mean(Y), 
    SumOfY = sum(Y) 
) 

爲了將來的參考，請嘗試搜索短語「split apply combine」。

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更新：

問題的最新說明還並不十分清楚，但好像你只是想增加新的變量是一年和網站的功能。你不需要做任何子集或重組。

這是你的數據集：

n <- 50 
DF <- data.frame(
    YEAR = sample(2000:2013, n, replace = TRUE), 
    SITE = sample(LETTERS[1:5], n, replace = TRUE) 
    #some other variables 
) 

這裏的一年，網站的虛擬函數。將其改爲任何你需要的。

do_something <- function(year, site) 
{ 
    ifelse(
    year < 2005, 
    ifelse(
     site %in% c("A", "C", "E"), 
     1, 
     2 
    ), 
    3 
) 
} 

這是增加新變量的一種方法：

DF$NewVar <- with(DF, do_something(YEAR, SITE))