R 如何在分配中使用双粘贴？

我正在使用从API下载的不同国家的数据集

我将我的工作分为两个步骤：

获取和清理某个数据集。嗯

创建一个函数来下载任何数据集。我被困在这个地方了

第一部分我确实跑了

chile2013_df <- as.data.frame(fromJSON("http://atlas.media.mit.edu/hs92/export/2013/chl/all/show/"))
keep <- c("data.hs92_id", "data.import_val", "data.export_val")
chile2013_df <- chile2013_df[keep]

原始文件将是完美的，但是

per2010\u clean

将显示为文本“per2010\u raw[keep]”

如何使

per2010\u raw[keep]

有效？非常感谢。

试试这个：

keep <- c("data.hs92_id", "data.import_val", "data.export_val")
country_data <- function(COUNTRYCODE, YEAR) {
    weblink <- paste0("http://atlas.media.mit.edu/hs92/export/",YEAR,"/",COUNTRYCODE,"/all/show/")
    rawdat <- as.data.frame(fromJSON(file=weblink))
    cleandat <- rawdat[keep]
    return(list(raw=rawdat, clean=cleandat))
} #end country_data

---

keep您的方法很有用，谢谢。对你的代码稍加修改，我就更接近我想要的了

keep <- c("data.hs92_id", "data.import_val", "data.export_val")
country_data <- function(COUNTRYCODE, YEAR) {
weblink <- paste0("http://atlas.media.mit.edu/hs92/export/",YEAR,"/",COUNTRYCODE,"/all/show/")
clean <<- as.data.frame(fromJSON(weblink))[keep]
}
country_data("per", 2010)

keep不要编写有副作用的函数。不要使用
听取罗兰建议的一个理由（我完全同意）是，如果您的工作区中有任何名为
clean
的项目，调用上面的
country\u data
会将其删除并替换。这可能是您所期望的，但这不是大多数R程序员所希望的。我们通常只希望在使用

keep <- c("data.hs92_id", "data.import_val", "data.export_val")
country_data <- function(COUNTRYCODE, YEAR) {
    weblink <- paste0("http://atlas.media.mit.edu/hs92/export/",YEAR,"/",COUNTRYCODE,"/all/show/")
    rawdat <- as.data.frame(fromJSON(file=weblink))
    cleandat <- rawdat[keep]
    return(list(raw=rawdat, clean=cleandat))
} #end country_data

#pulling data
alldat <- mapply(function(x, y) list(country_data(x, y)), c("per","chl"), c(2010, 2013))
names(alldat) <- paste0(c("per","chl"), c(2010, 2013))

#accessing data
alldat[["chl2013"]]$raw
alldat[["chl2013"]]$clean

keep <- c("data.hs92_id", "data.import_val", "data.export_val")
country_data <- function(COUNTRYCODE, YEAR) {
weblink <- paste0("http://atlas.media.mit.edu/hs92/export/",YEAR,"/",COUNTRYCODE,"/all/show/")
clean <<- as.data.frame(fromJSON(weblink))[keep]
}
country_data("per", 2010)