Faz assim na última linha: dados2<-data.frame(dia.2,local.2,apply(dados[,3:4],2,function(x) ifelse((dia.2%in%dia)&(local.2%in%local),x,NA)),stringsAsFactors=F) dados2<-apply(dados2,2,function(x)type.convert(x)) 2012/12/1 Taynãna César Simões <tay_estatistica@yahoo.com.br>
Só um detalhe: com a sugestão do Daniel aparece um novo problema que é, as variáveis numéricas que já tinham NA no banco original, passam a fatores...
*De:* Daniel C Bezerra <danielcbezerra@gmail.com> *Para:* r-br@listas.c3sl.ufpr.br *Enviadas:* Sábado, 1 de Dezembro de 2012 15:30 *Assunto:* Re: [R-br] Como criar data.frame com linhas contendo NA's
Eu faria assim: dia<-c(1,2,4,1,4) local<-c(1,1,1,2,2) dado1<-c(0.10,0.15,0.20,0.27,0.15) dado2<-c(15,16,20,23,25) dados<-data.frame(dia,local,dado1,dado2) dia.2<-rep(1:4,2) local.2<-rep(c(1,2),each=4)
data.frame(dia.2,local.2,apply(dados[,3:4],2,function(x) ifelse((dia.2%in%dia)&(local.2%in%local),x,NA)))
dia.2 local.2 dado1 dado2 1 1 1 0.10 15 2 2 1 0.15 16 3 3 1 NA NA 4 4 1 0.27 23 5 1 2 0.15 25 6 2 2 0.10 15 7 3 2 NA NA 8 4 2 0.20 20
Abs,
Daniel
2012/12/1 Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com>
Usando merge() e expand.grid() da pra fazer, mas se o número de combinações semana-locais for muito grande talvez haja uma solução mais viável
dados <- matrix(scan(),ncol=4,byrow=T) 1 1 0.10 15 2 1 0.15 16 4 1 0.20 20 1 2 0.27 23 4 2 0.15 25
dados <- data.frame(dados) names(dados) <- c('dia','local','dado1','dado2')
# Supondo 4 dias e 2 locais: tudo <- expand.grid(dia=1:4,local=1:2)
merge(dados,tudo,all.x=T,all.y=T)
[]'s
2012/12/1 Taynãna César Simões <tay_estatistica@yahoo.com.br>
Pessoal,
Tentei fazer 'for' dentro de 'for', mas está ficando complicado. Suponham que tenho um data.frame com dados espaco-tempo irregulares: foram coletados.
dia local dado1 dado2 1 1 0.10 15 2 1 0.15 16 4 1 0.20 20 1 2 0.27 23 4 2 0.15 25
Preciso criar um data.frame full, completando os dados com NA´s, tipo:
dia local dado1 dado2 1 1 0.10 15 2 1 0.15 16 3 1 NA NA 4 1 0.20 20 1 2 0.27 23 2 2 NA NA 3 2 NA NA 4 2 0.15 25
Tenho dezenhas de semanas e centenas de locais observados, além de várias covariáveis.
Alguma sugestão? Obrigada.
Att, Taynãna Fiocruz/RJ
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