Wie man For-Schleifen in R handhabt

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Omar C. Williams

Published on 19.8.2023

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In der Datenanalyse und in der Computational Science kommt Wiederholung häufig vor. Ob es darum geht, Daten aus mehreren Dateien zu verarbeiten oder die gleiche Operation auf mehreren Datenpunkten durchzuführen, oft befinden wir uns in einer Situation, in der wir die gleiche Aufgabe wiederholen müssen. Hier kommen 'For-Schleifen' in Python zu unserer Hilfe.

Python, wie auch R und andere Programmiersprachen, bietet eine grundlegende Struktur für Wiederholungen in der Programmierung, die als 'For-Schleife' bekannt ist. Dieses Konzept ist für jeden wichtig, vom medizinischen Fachpersonal, das Patientendaten analysiert, bis hin zu Ökonomen, die Wirtschaftstrends vorhersagen.

Grundlegende For-Schleifen in Python verstehen

For-Schleifen in Python führen die gleiche Aktion für jedes Element in einem iterierbaren Objekt wie einer Liste oder einem String aus. Die Struktur einer grundlegenden 'For-Schleife' in Python lautet wie folgt:

for item in iterable:
    do_something(item)

Um dies am Beispiel zu veranschaulichen: Stellen Sie sich vor, wir haben eine Liste von Volumina und wir möchten Massen aus diesen Volumina mithilfe einer spezifischen Formel berechnen. Wir benötigen die print()-Funktion, um Werte innerhalb der Schleife anzuzeigen.

volumes = [1.6, 3, 8]
for volume in volumes:
    mass = 2.65 * volume ** 0.9
    print(mass)

Dieser Code wird einmal für jeden Wert in volumes ausgeführt. Bei jedem Durchlauf nimmt der Code den aktuellen Wert aus volumes, weist ihn volume zu, führt die Berechnung aus und gibt sie dann aus. Der Prozess wird für jedes Element in der Liste volumes wiederholt.

Schleifen mit Indizes und Ergebnissen speichern

Während Python-Schleifen direkt über ein iterierbares Objekt iterieren können (Schleifen nach Wert), können wir auch über die Indexwerte der iterierbaren Objekte iterieren (Schleifen nach Index). Dies ist besonders nützlich, wenn wir komplexere Operationen durchführen möchten oder die Ergebnisse unserer Berechnungen speichern müssen.

Wenn wir unsere vorherige Schleife ändern, um einen Index zu verwenden, würde sie ungefähr so aussehen:

volumes = [1.6, 3, 8]
masses = [0]*len(volumes)  # erstellt eine Liste von Nullen
for i in range(len(volumes)):
    mass = 2.65 * volumes[i] ** 0.9
    masses[i] = mass
print(masses)

Dieser Code liefert das gleiche Ergebnis wie das erste Beispiel, könnte aber etwas komplizierter erscheinen. Warum sollten wir also nach Index schleifen? Der Hauptvorteil besteht darin, dass wir die berechneten Ergebnisse für zukünftige Verwendungen speichern können.

Schleifen über mehrere Werte

Die Indizierungsschleife ermöglicht es uns auch, mehrere Vektoren gleichzeitig zu verarbeiten. Stellen wir uns vor, wir haben drei Vektoren: as, bs und volumes. Jeder Vektor entspricht einem bestimmten Faktor in einer Berechnung. Wir möchten Massen unter Verwendung dieser Faktoren für jedes entsprechende Volumen berechnen. So können wir das mit einer 'for'-Schleife in R erreichen:

as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
volumes <- c(1.6, 3, 8)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- as[i] * volumes[i] ^ bs[i]
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

In diesem Beispiel durchläuft die Schleife die Indizes des Vektors volumes. Für jeden Index i werden die entsprechenden Werte aus as, bs und volumes verwendet, um die Masse zu berechnen. Die berechnete Masse wird dann im Vektor masses an der entsprechenden Position gespeichert. Schließlich wird der Vektor masses ausgegeben und die berechneten Massen für jedes Volumen angezeigt.

Schleifen mit Funktionen

Eine Kombination von Schleifen und Funktionen ist eine leistungsstarke Technik in der Programmierung. Sie können eine oder mehrere Funktionen als Schritt in Ihrer Schleife aufrufen, um spezifische Operationen auszuführen. Betrachten Sie ein Beispiel, in dem wir eine nicht vektorisierte Funktion haben, die die Masse basierend auf dem Volumen a und b schätzt. Die Funktion liefert die geschätzte Masse zurück, wenn das Volumen größer als 5 ist, andernfalls NA. Wir können über die Volumina iterieren und die Funktion verwenden, um die Massen wie folgt zu berechnen:

est_mass <- function(volume, a, b){
  if (volume > 5) {
    mass <- a * volume ^ b
  } else {
    mass <- NA
  }
  return(mass)
}

volumes <- c(1.6, 3, 8)
as <- c(2.65, 1.28, 3.29)
bs <- c(0.9, 1.1, 1.2)
masses <- vector(mode = "numeric", length = length(volumes))

for (i in 1:length(volumes)){
  mass <- est_mass(volumes[i], as[i], bs[i])
  masses[i] <- mass
}

print(masses)

In diesem Beispiel definieren wir die Funktion est_mass, die das Volumen, a und b als Eingabeparameter verwendet. Innerhalb der Schleife rufen wir die Funktion für jedes Volumen auf und übergeben die entsprechenden Werte von as und bs. Das Ergebnis wird im Vektor masses gespeichert, der am Ende ausgegeben wird.

Die Verwendung von Funktionen innerhalb von Schleifen kann Ihren Code modularer und wiederverwendbarer machen. Sie ermöglicht es Ihnen, komplexe Operationen in separaten Funktionen zu verpacken und sie flexibel in Ihren Schleifen zu verwenden.

Schleifen über Dateien

Die Iteration über Dateien ist eine häufige Aufgabe, insbesondere wenn Sie dieselben Aktionen auf mehreren Dateien ausführen müssen. Betrachten wir ein Beispiel, in dem wir ein Verzeichnis mit mehreren Dateien haben, die simulierten Satellitenkragendaten enthalten. Wir möchten über diese Dateien iterieren, die Anzahl der Beobachtungen in jeder Datei zählen und die Zählungen in einem Vektor speichern. Hier ist, wie wir das in R erreichen können:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- integer(n_files)

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  results[i] <- count
}

print(results)

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion list.files(), um die Namen von Dateien abzurufen, die zu einem bestimmten Muster passen. Dann durchlaufen wir die Dateinamen mit einer Schleife und lesen jede Datei mit read.csv() ein, zählen die Anzahl der Zeilen in den Daten und speichern die Anzahl im Vektor results. Schließlich wird der results-Vektor gedruckt und die Zählungen für jede Datei angezeigt.

Das Durchlaufen von Dateien ist eine leistungsstarke Technik zur Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, die die Verarbeitung oder Analyse von Daten in mehreren Dateien umfassen.

Speichern der Schleifenergebnisse in einem Datenrahmen

In vielen Fällen möchten Sie die Ergebnisse Ihrer Schleife in einem strukturierten Format wie einem Datenrahmen speichern. Datenrahmen bieten eine bequeme Möglichkeit, Daten zu organisieren und zu analysieren. Modifizieren wir unser vorheriges Beispiel, in dem wir Beobachtungen in mehreren Dateien gezählt haben, um die Ergebnisse in einem Datenrahmen zu speichern:

data_files <- list.files(pattern = "locations-")
n_files <- length(data_files)
results <- data.frame(file_name = character(n_files),
                      count = integer(n_files),
                      min_lat = numeric(n_files))

for (i in 1:n_files){
  filename <- data_files[i]
  data <- read.csv(filename)
  count <- nrow(data)
  min_lat <- min(data$lat)
  results$file_name[i] <- filename
  results$count[i] <- count
  results$min_lat[i] <- min_lat
}

print(results)

In diesem Beispiel erstellen wir einen leeren Datenrahmen namens results mit der Funktion data.frame(). Wir definieren die Spalten des Datenrahmens und initialisieren sie mit leeren Vektoren der entsprechenden Typen. Innerhalb der Schleife füllen wir jede Spalte des Datenrahmens mit den entsprechenden Werten. Schließlich wird der results-Datenrahmen gedruckt und die Dateinamen, Zählungen und minimalen Breitengrade für jede Datei angezeigt.

Das Speichern von Schleifenergebnissen in einem Datenrahmen ermöglicht eine einfache Manipulation und Analyse der gesammelten Daten und bietet ein strukturiertes Format für die weitere Verarbeitung.

Fazit

For-Schleifen sind ein leistungsstolles Werkzeug zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben in der Datenanalyse und Programmierung. In diesem Artikel haben wir die Grundlagen von For-Schleifen in R erkundet und das Durchlaufen von Werten, das Durchlaufen mit Indizes, das Durchlaufen mit Funktionen, das Durchlaufen von Dateien und das Speichern von Schleifenergebnissen in Datenrahmen behandelt. Mit diesem Wissen können Sie nun die Flexibilität und Effizienz von For-Schleifen in Python nutzen und sie auf verschiedene Bereiche anwenden, einschließlich Medizin, Wirtschaft und darüber hinaus. Nutzen Sie also die Möglichkeiten von For-Schleifen, um Ihre Datenanalyse-Workflows zu optimieren und neue Möglichkeiten zu entdecken.