
Bom, eu gostaria então de fazer outra pergunta simples. O arquivo da última mensagem ("http://www.datafilehost.com/download-9a400f40.html") tem alguns valores em branco (NA). Eu gostaria de analisar esses dados com um loop e, dentro desse loop, incluir a condição "se o valor for NA, desconsiderar e analisar o próximo valor". Faço isso com if( )? Alguém pode ajudar como escrever? PS: Acho q não precisa nem abrir o arquivo pra responder, é só uma pergunta teórica. Muito Obrigado, Vitor Nesses dados: On Mar 23, 2012, at 4:57 PM, Vitor Aguiar wrote:
Você está certo Benilton. O seu método não produz NAs. Mas como disse, sou biólogo e novo em programação... eu preciso expandir esse código incluindo outras análises, e eu não consegui fazer isso usando regular expressions, pois eu entendo pouco sobre elas, e então tentei por outro caminho, não tão elegante quanto o seu. Mas eu tentarei focar em aprender isso agora. Muito obrigado pela pronta resposta!
Vitor
On Mar 23, 2012, at 3:23 PM, Benilton Carvalho wrote:
Vitor,
eu nao consigo entender o q vc quer fazer/dizer... o codigo que eu havia recomendado nao produz NA, ate' onde eu me lembro.
ou sera' q vc esta' se referindo a casos onde toda a coluna e' faltante?
x = rep(NA, 5) y = sample(letters[1:3], 5, rep=T) table(x, y)
eh isso?
b
2012/3/23 Vitor Aguiar <vitor.aguiar@me.com>:
Gostaria de pedir ajuda novamente sobre o mesmo problema. Talvez Benilton ou outro usuário de loops possam ajudar. Acho que a resposta é muito simples. Desde já agradeço.
# Usando o arquivo abaixo com algumas células em branco (pois o valor não existe). Então o loop abaixo não funciona. Eu gostaria que o loop corresse pelo arquivo e, quando encontrasse um valor faltando, ele ignorasse e pulasse para o próximo valor, sem produzir um NA no meu output. Talvez usar if statement...
file: http://www.datafilehost.com/download-9a400f40.html
pop = read.csv("file.csv", row.names = 1) counter = 1 while (counter < length(names(pop))) { N = length(c(pop[ ,counter])) Names = levels(factor(c(pop[ ,counter], pop[ ,counter + 1]))) ObsGen = matrix(0, nrow = length(Names), ncol = length(Names), dimnames = list(Names, Names)) for(i in 1:N) { ObsGen[paste(pop[i, counter]), paste(pop[i, counter + 1])] = ObsGen[paste(pop[i, counter]), paste(pop[i, counter + 1])] + 1 } print(ObsGen) counter = counter + 2 }
On Mar 12, 2012, at 11:55 AM, Vitor Aguiar wrote:
Muito boa alternativa. Muito obrigado Benilton!
On Mar 12, 2012, at 3:51 AM, Benilton Carvalho wrote:
Desde que os nomes dos grupos nao sejam ambiguos:
grupos <- unique(gsub("(.*)\\.\\d{1}$", "\\1", names(Pop)))
tabelaPorGrupo <- function(grp, dat){
cols <- grep(grp, names(dat))
Nomes <- levels(factor(c(dat[,cols[1]], dat[,cols[2]])))
table(factor(Pop[,cols[1]], levels=Nomes), factor(Pop[,cols[2]],
levels=Nomes))
}
tabelas <- lapply(grupos, tabelaPorGrupo, Pop)
names(tabelas) <- grupos
tabelas
b
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