对于循环长数据帧格式，循环每个分组变量并输出到新的数据帧。

Question

我有一个长格式的dataframe，它有四个列，有生计区、测量周期、观测值和预测值。我想对每个生计区的这些栏目做一些统计。我已经按字母顺序订购了生计区，因为我认为这可能对我有帮助。在此之后，我想到了一个for循环，它将遍历第一组相同的生计区域，并在整个数据帧的长度内这样做。但它并不像我希望的那样表演。因此，我的问题是，您如何告诉for循环，它应该执行其第一个循环，以及在超过固定数量行之后的循环？

让我知道，如果你想让我生产一个REPREX或我需要澄清的东西！非常感谢！

dfUG_abc <- dfUG[order(dfUG$`Livelihood zone`), ]
names_period_UG <- unique(dfUG$`Period of measurement Uganda`)
count_period_UG <- length(names_period_UG)
names_lv_UG <- unique(dfUG$`Livelihood zone`)
count_lv_UG <- length(names_lv_UG)
Spatial_lv_UG <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = count_lv_UG))
colnames(Spatial_lv_UG) <- c("names", "bias", "RMSE", "accuracy")
Spatial_lv_UG[,1] <- names_lv_UG
Spatial_lv_UG <- Spatial_lv_UG[order(Spatial_lv_UG$names),]


for (i in 1:count_lv_UG){
  Spatial_lv_UG[i,3]<-hydroGOF::rmse(dfUG_abc$`IPC class2`, dfUG_abc$`IPC class`)
  Spatial_lv_UG[i,2]<-bias(dfUG_abc$`IPC class`, dfUG_abc$`IPC class2`)
}

Answer 1

考虑by (面向对象的tapply包装器)迭代列的级别或唯一值，并构建分组数据帧的列表。然后在最后运行一个do.call + rbind作为最终的主数据框架。使用这种方法，不需要初始化空数据帧来为其分配行，甚至不需要通过分组变量来排序列。

df_list <- by(dfUG, dfUG$`Livelihood zone`, function(sub) {
    data.frame(zone = sub$`Livelihood zone`[1],
               bias = bias(sub$`IPC class`, sub$`IPC class2`),
               RMSE = hydroGOF::rmse(sub$`IPC class2`, sub$`IPC class`), 
               accuracy = NA)
})

Spatial_lv_UG <- do.call(rbind, df_list)

由于您没有显示应该如何分配该列，所以上面在精度列中填充了NA。相应调整。