用R语言想要循环提取数据，提取的结果总是最后一行

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数据如下

	table<- data.frame()
	for(x in 0:31){
	c<- b[(15*x+1):(15*x+15),]
	d<- subset(c,c$Used == TRUE,)
	e<- d[which.min(d$Calculated.Concentration),]
	LLOD<-e$Calculated.Concentration
	f<- d$Calculated.Concentration
	g<- as.numeric(f)
	LLOQ<- min(g[g!=min(g)])   #去掉最小的那个数
	h<- d[which.max(d$Actual.Concentration),]
	ULOQ<-h$Actual.Concentration
	i<- d$Correlation.Coefficient
	R2<- max(i)
	j<- d$Component.Name
	Name<- j[1]
	table[[x]]<- data.frame(Name,LLOD,LLOQ,ULOQ,R2)}

我想每隔15行，按照要求分别提取Name，LLOD，LLOQ，R2这4个数，代码是之前问的结果，每次都报错，希望改进后可以保存每次的结果

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关键词：R语言 Table ABLE ABL tab R语言 R语言强化版 R语言商业软件 R语言编程

缺少b这个数据框，所以你的例子没办法复现，但是根据你的描述，你是打算每隔15行提取某些数据，一个比较可行的方法是，你正常跑完整个循环，然后计算出要提取出的行号，这样针对该行号提取相应的数据就可以了。

1. x <- 1:100
   
2. idx <- x %% 15 == 0
   
3. x[idx]

复制代码

owenqi 发表于 2021-3-18 12:29
缺少b这个数据框，所以你的例子没办法复现，但是根据你的描述，你是打算每隔15行提取某些数据，一个比较可 ...

下面是总的代码，期待您的回复

setwd("F:/R/")  #文件位置
getwd()
library(xlsx)
a<- read.xlsx("F:/R/练习/20210111-trp-5-projects.xlsx",1) #文件位置
a<- a[order(a$Component.Name,decreasing = FALSE),]
a<- subset(a,a$Sample.Type =="Standard")
View(a)
b<- subset(a,a$Correlation.Coefficient != "N/A" )
View(b)
n<- nrow(b)/15-1
table<- list()
  for(x in 0:1){
  c<-b[(15*x+1):(15*x+15),]
  d<- subset(c,c$Used == TRUE,)
  e<- d[which.min(d$Calculated.Concentration),]
  LLOD<-e$Calculated.Concentration
  f<- d$Calculated.Concentration
  g<- as.numeric(f)          #让f的数变成数值型
  LLOQ<- min(g[g!=min(g)])   #去掉最小的那个数
  h<- d[which.max(d$Actual.Concentration),]
  ULOQ<-h$Actual.Concentration
  i<- d$Correlation.Coefficient
  R2<- max(i)
  j<- d$Component.Name
  Name<- j[1]
write.csv(data.frame(Name,LLOD,LLOQ,ULOQ,R2))
}

老样子，没有数据，没办法复现，你如果因为保密原因，可以提供一些人造数据。我理解的有几点，你拿table作为变量名可能不一定合适，因为table本身是函数的名字。还有就是你原来的table[[x]]可能可以用table[x,] <- c(Name,LLOD,LLOQ,ULOQ,R2)

另外，通常如果数据多的话，不建议使用循环，个人还是比较喜欢向量化的操作。写一个简单的例子给你。

1. df <- data.frame(id = 1:(15 * 5), val = runif(15* 5))
   
2. dlist <- split(df, 0: (nrow(df) - 1) %/% 15)
   
3. 
   
4. f <- function(dlst){
   
5.   d_min <- min(dlst$val)
   
6.   d_avg <- mean(dlst$val)
   
7.   d_max <- max(dlst$val)
   
8.   return(c(min = d_min, avg = d_avg, max = d_max))
   
9. }
   
10. 
    
11. dl <- lapply(dlist, f)
    
12. dl <- dplyr::bind_rows(dl)

复制代码

owenqi 发表于 2021-3-19 02:30
另外，通常如果数据多的话，不建议使用循环，个人还是比较喜欢向量化的操作。写一个简单的例子给你。

谢谢，谢谢，已经处理好！