R：如何以编程方式遍历拆分的数据帧

Question

我有一个数据集，其中一系列批次的数据按列顺序存储，每个批次（也是按顺序）给出多个参数。 该文件如下所示：

LotID,Param,Nominal,Value
R0001,Len,1.2500,1.234
R0001,Dia,2.0000,1.979
R0002,Len,1.2500,1.252
R0002,Dia,2.0000,2.010

我可以通过将数据导入到数据框中，通过 LotID 拆分数据框，然后通过 Param 再次拆分来深入查看我需要的数据，这很棒。 这是我为此使用的代码：

myCapFull <- read.csv("capabilityFull.csv")
myCapSplit <- split(myCapFull, myCapFull$LotID)
myR0001 <- split(myCapSplit$R0001,myCapSplit$R0001$Param)
myR0001$Dia$Value # Returns 1.979

但是我想要做的是使用 iter 迭代每个批次的每个参数，我找不到以编程方式执行此操作的方法。 如果我知道 LotID 字段中的所有名称，我知道如何编写代码，但这在 for/next 循环中无济于事。 我有一种感觉，我只是错过了一个非常简单的命令，我花了很多时间搜索但没有找到答案。 我是 R 的新手，这真的是我第一次在现实世界中应用它，因此非常感谢任何帮助。

Answer 1

如果您不知道LotID的值，您可以使用数字索引访问列表中的数据框：

> myCapSplit[[1]]
  LotID Param Nominal Value
1 R0001   Len    1.25 1.234
2 R0001   Dia    2.00 1.979
> 
> myCapSplit[[2]]
  LotID Param Nominal Value
3 R0002   Len    1.25 1.252
4 R0002   Dia    2.00 2.010

Answer 2

也许您正在寻找subset ？

subset(myCapFull, Param=="Dia" & LotID == "R0001")
#   LotID Param Nominal Value
# 2 R0001   Dia       2 1.979    

或者，您可以查看[.data.frame文档以获取有关如何进行子集化的更多信息，或data.table 、 dplyr或plyr包以按组操作数据帧（即split apply combine analysis ）。 例如，在这里我们使用data.table找到所有批次的每个参数的平均值：

library(data.table)
DT <- data.table(myCapFull)
DT[, mean(Value), by=Param]
#    Param     V1
# 1:   Len 1.2430
# 2:   Dia 1.9945