在R中的函数中使用索引，每次运行后增加1个单位

我有这个函数，我想用50个不同的数据集运行它五十（50）次。每次我都必须更改第4、18和20行中的索引。（这些是在每次运行中更改的唯一参数）

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1 myfunc您可以尝试，假设您希望函数以所谓的索引作为参数

myfunc <- function(file_index){
2  library(ncdf)
3  setwd("C:\\Users\\Desktop\\data")
4  AMS  <- read.csv(sprintf("C:\\Users\\Desktop\\data\\myarray.%d.csv", file_index),header=FALSE)
5  
6  xval <- seq(-124.5,-101.5,by=1)
7  yval <- seq(31.5,48.5,by=1)
8  nx <- length(xval)
9  ny <- length(yval)
10 data_temp <- array(NA, dim=c(nx,ny))
11    for( i in 1:nx ){
12    for( j in 1:ny ) {
13        data_temp[i,j] <- (AMS[i,j])
14    }
15    }
16 dimx <- dim.def.ncdf( "lon", "degreesE", xval,unlim=FALSE)
17 dimy <- dim.def.ncdf( "lat", "degreesN", yval,unlim=FALSE)
18 dimt <- dim.def.ncdf( "time", "year", file_index , unlim=TRUE)
19 vari <- var.def.ncdf("precipt", "mm/d", list(dimx,dimy,dimt),999999.999 )
20 ncnew <- create.ncdf(sprintf("output.%d.nc",file_index), var )
21 put.var.ncdf( ncnew, vari,data_temp, start=c(1,1,1), count=c(nx,ny,1) )
22 close.ncdf(ncnew)
}

执行类似于
lappy（vec，myfunc）
的操作，其中
myfun
将索引作为其唯一参数，
vec
是所有索引的向量。您熟悉
paste
？@damienfrancois；谢谢你的回答。不幸的是，当我使用参数“lappy”时，我得到了一条错误消息：“在match.fun（fun）中出错：找不到对象‘myfunc’。我使用“list.files（）”检查finction是否在那里，它是否在那里。我的意思是在工作目录中。
myfunc <- function(file_index){
2  library(ncdf)
3  setwd("C:\\Users\\Desktop\\data")
4  AMS  <- read.csv(sprintf("C:\\Users\\Desktop\\data\\myarray.%d.csv", file_index),header=FALSE)
5  
6  xval <- seq(-124.5,-101.5,by=1)
7  yval <- seq(31.5,48.5,by=1)
8  nx <- length(xval)
9  ny <- length(yval)
10 data_temp <- array(NA, dim=c(nx,ny))
11    for( i in 1:nx ){
12    for( j in 1:ny ) {
13        data_temp[i,j] <- (AMS[i,j])
14    }
15    }
16 dimx <- dim.def.ncdf( "lon", "degreesE", xval,unlim=FALSE)
17 dimy <- dim.def.ncdf( "lat", "degreesN", yval,unlim=FALSE)
18 dimt <- dim.def.ncdf( "time", "year", file_index , unlim=TRUE)
19 vari <- var.def.ncdf("precipt", "mm/d", list(dimx,dimy,dimt),999999.999 )
20 ncnew <- create.ncdf(sprintf("output.%d.nc",file_index), var )
21 put.var.ncdf( ncnew, vari,data_temp, start=c(1,1,1), count=c(nx,ny,1) )
22 close.ncdf(ncnew)
}

lapply(1:50, myfunc)