R 循环子集集

我是R新手，正在尝试找出一种方法来对我的数据集进行子集划分，而无需为每个子集编写一行代码。我的数据集有好几年，我正在尝试将每一年的数据子集。“年”列有5个不同的年份20172016201520142013。我目前所做的是（数据集是我的原始数据）：

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Year17我假设您正在创建每个子集数据框，以便您可以计算每年的汇总统计数据？对于这种类型的问题，我喜欢data.table包，它使您能够跨组列拆分计算：

library(data.table)
dataset <- as.data.table(dataset)

financial_summary_stats <- dataset[, list(
    q10 = quantile(Financials, 0.10, na.rm=TRUE),
    q25 = quantile(Financials, 0.25, na.rm=TRUE),
    q50 = quantile(Financials, 0.50, na.rm=TRUE),
    mean = mean(Financials, na.rm=TRUE),
    q75 = quantile(Financials, 0.75, na.rm=TRUE),
    q90 = quantile(Financials, 0.90, na.rm=TRUE)
  ), by = Year]

库（data.table）
dataset我假设您正在创建每个子集数据框，以便可以计算每年的汇总统计数据？对于这种类型的问题，我喜欢data.table包，它使您能够跨组列拆分计算：

library(data.table)
dataset <- as.data.table(dataset)

financial_summary_stats <- dataset[, list(
    q10 = quantile(Financials, 0.10, na.rm=TRUE),
    q25 = quantile(Financials, 0.25, na.rm=TRUE),
    q50 = quantile(Financials, 0.50, na.rm=TRUE),
    mean = mean(Financials, na.rm=TRUE),
    q75 = quantile(Financials, 0.75, na.rm=TRUE),
    q90 = quantile(Financials, 0.90, na.rm=TRUE)
  ), by = Year]

库（data.table）
数据集您可以使用
lappy
创建data.frames列表，而不是在globalenv中有这么多对象。类似于
lappy（as.character（2013:2017），function（y）dataset[dataset$Year==y，]）
.Related:.查看拆分函数。这将分割数据帧并将结果放入列表中以进行其他分析。您可以使用
lappy
创建数据帧列表，而不是在globalenv中有这么多对象。类似于
lappy（as.character（2013:2017），function（y）dataset[dataset$Year==y，]）
.Related:.查看拆分函数。这将分割您的数据框，并将结果放入列表中进行额外分析。我感谢您的帮助！最后，我使用了dplyr：数据集%>%group_by（Year）%%>%SUMMARY（平均值（金融类，na.rm=T）、sd（金融类，na.rm=T）、分位数（金融类，0.10，na.rm=T）、分位数（金融类，0.25，na.rm=T）、分位数（金融类，0.50，na.rm=T）、分位数（金融类，0.75，na.rm=T），分位数（金融，0.90，na.rm=T））我感谢你的帮助！最后，我使用了dplyr：数据集%>%group_by（Year）%%>%SUMMARY（平均值（金融类，na.rm=T）、sd（金融类，na.rm=T）、分位数（金融类，0.10，na.rm=T）、分位数（金融类，0.25，na.rm=T）、分位数（金融类，0.50，na.rm=T）、分位数（金融类，0.75，na.rm=T），分位数（财务数据，0.90，na.rm=T））
library(data.table)
dataset <- as.data.table(dataset)

financial_summary_stats <- dataset[, list(
    q10 = quantile(Financials, 0.10, na.rm=TRUE),
    q25 = quantile(Financials, 0.25, na.rm=TRUE),
    q50 = quantile(Financials, 0.50, na.rm=TRUE),
    mean = mean(Financials, na.rm=TRUE),
    q75 = quantile(Financials, 0.75, na.rm=TRUE),
    q90 = quantile(Financials, 0.90, na.rm=TRUE)
  ), by = Year]