R、 是否使用字符筛选（子集）数据并相应地分配名称？

我有一个数据集raw.data.2010，需要对不同的动物物种进行几个步骤的分组。我还需要在每个过滤过程之后相应地命名它们。我编写了一个简单的代码，如下所示：

#Creating reproducible data######
site=rep(list("Q", "R", "S", "T"), each=500)
grid=sample(1:2, size=2000, replace=TRUE)
spp=rep(list("A", "B", "C", "D", "E"), each=400)
fate=sample(1:5, size=20000, replace=TRUE)
sex=rep(list("M","F"), each=2000)
weight=sample(85:140, size=2000, replace=TRUE)

raw.data=as.data.frame(cbind(site, grid, spp, fate, sex, weight))

### main codes#####
spp=c("A", "B", "C", "D", "E")
    for (i in spp){
        name=paste(i, "raw", sep=".", collapse="")
        filter=paste("select",i, sep="", collapse="")
        assign(filter, raw.data$spp==i)
        assign(name, raw.data[get(filter),])
    }

我检查了过滤器，它们工作正常。但是最后一行不起作用，所以我调用的所有子集数据都返回NA。怎么了？多谢各位

编辑：嗨，谢谢大家的建议。我编辑了我的代码，所以它是可复制的。基本上，我想先用spp过滤我的原始数据，然后我可以继续添加更多的过滤器，根据站点、网格、命运等对它们进行分组。我需要能够单独访问过滤后的数据，以便我可以对其进行操作以供以后使用，例如，计算不同性别或年龄组的体重和其他测量值。我希望以后能够调用A.raw，A.Q.data

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因为我想在不同的层面上分析我的数据，例如人口层面、个人层面、站点/网格层面，并能够根据我的需要对数据进行汇总/拆分。这就是这个代码的目的。希望我的解释不会把你弄糊涂

问题似乎在于，您需要使用filter中存储的名称获取变量，而不是使用filter本身

这应该起作用：

spp=c("A", "B", "C", "D", "E")
for (i in spp){
    name=paste(i, "raw", sep=".", collapse="")
    filter=paste("select",i, sep="", collapse="")
    assign(filter, raw.data.2010$Spp==i)
    assign(name, raw.data.2010[get(filter),])
}

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问题似乎是，您需要获取具有存储在filter中的名称的变量，而不是使用filter本身

这应该起作用：

spp=c("A", "B", "C", "D", "E")
for (i in spp){
    name=paste(i, "raw", sep=".", collapse="")
    filter=paste("select",i, sep="", collapse="")
    assign(filter, raw.data.2010$Spp==i)
    assign(name, raw.data.2010[get(filter),])
}

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从长远来看，如果您不再使用赋值和get的全局变量，而是使用列表，并记住使用[[而不是$。

从长远来看，如果您不再使用全局变量赋值和get，而是使用列表，并记住使用[[而不是$。

进行子集，您的示例可能会为自己节省大量的工作和悲伤。您的示例是一个正确的示例，永远不要使用as.data.framecbind

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你的例子全搞糟了。这里有一个合适的例子，永远不要使用as.data.framecbind

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如果你做了一个演示你的问题/问题的例子，我们会发现回答起来更容易。我强烈怀疑你最好做一些类似splitraw.data.2010，raw.data.2010$Spp的事情-但我强烈支持@Andrie关于可复制数据的建议，以及更多的上下文：你打算如何处理衍生var一旦你创建了它们，我就可以编辑代码了？我通过添加一个可复制的data.frame来编辑代码，还添加了更多关于我研究目的的解释。你一定要查看plyr软件包，它正是为完成这类任务而设计的。@Ben Bolker，我尝试了“拆分”，速度要快得多。另外，只需使用“$”来提取我想要的物种。谢谢。我如果你提出了一个能证明你的问题/问题的建议，我们会发现它更容易回答。我强烈怀疑你最好做一些像splitraw.data.2010，raw.data.2010$Spp这样的事情-但我强烈支持@Andrie关于可复制数据的建议，以及一点更多的上下文：你将如何处理衍生变量一旦你创建了可复制的数据？我通过添加一个可复制的data.frame编辑了我的代码，还添加了更多关于我研究目的的解释。你一定要查看plyr软件包，它正是为这类任务而设计的。@Ben Bolker，我尝试了“拆分”，速度更快。另外，只需使用“$”提取我想要的物种。谢谢。See@GregSnow的答案也是。一般来说，使用get和assign不是一个好主意。请改为使用列表。不过也请参阅@GregSnow的答案。使用get和assign通常不是一个好主意。改为使用列表。哦，使用[[比$快吗？对不起，如果这是大家的常识，我根本不是一个程序员，还在学习。不是[[更快，更安全，更灵活。它计算参数，而“$”不计算参数。顺便说一句，你想计算筛选对象的可怕名称。哦，用[[比$快吗？很抱歉，如果这是大家的常识，我根本不是一个程序员，还在学习。不是[[更快，更安全，更灵活。它计算参数，而“$”不计算。顺便说一句，你想计算筛选对象的可怕名称。