R回路-csv

我有如下形式的函数输出（来自koRpus）：887 的类型总数：：393R回路-csv

考词汇多样性 MTLD测度令牌总数： 142.66 几个因素：6.22 因子大小：0.72 SD令牌/因子：41.55（所有因素） 38（唯一完整的因素）

我想打一个循环用于存储这些结果对80个不同的文件。我曾尝试以下：

for (i in 1:length(infra$tableid)) { 
    whypar <- paste(infra$whypar [infra[,1] ==i], collapse=" ") 
wpi<- removeWords(whypar, stopwords("english")) 

as.data.frame(wpi) 
write.csv(data.frame(wpi), file= "wp.csv") 

tagged.text <- tokenize("wp.csv", lang="en") 

res.mtld <- MTLD(tagged.text) 
    write.csv(data.frame(res.mtld),file="output.csv") 
}

其中红外线是：

tableid 1, 2, 3, ... 80 
whypar "I took part because xxx", "I believe that jshfdjk", "jhsadkjhd" ... (N=350)

感谢所有帮助

来源

2013-02-19 Jorge Perez

为什么这不适合你？你期望的结果是什么，你现在看到了什么？此外，如果您可以使用'dput'为'whypar'提供至少一个最小数据集，则我们可以更容易地提供帮助。 – Justin 2013-02-19 17:10:18

'dput（infra）'或'head（infra）'可能会帮助我们查看您的数据结构 – 2013-02-19 17:11:53

您不能简单地将'data.frame'作为由MTLD创建的S4对象。我不熟悉文本挖掘，但也许你想要这个对象的一个插槽。衡量文本词汇多样性的哪一部分是你对每个文件感兴趣的。使用'str（res.mtld）'来检查你的对象并找到你感兴趣的位。 – 2013-02-19 17:32:21

提取MTLD对象，你有兴趣第一的部分。从你的问题来看，你似乎只对MTLD返回的对象的一个子集感兴趣，即MTLD分数，标记/因子SD的因子数量以及仅用于完整因子的SD。如果你只希望这些结果为每个文件，你可以只写一个漂亮的表作为输出的所有文件：

res <- data.frame(ID = numeric() , MTLD=numeric() , Factor_Size=numeric() , SD=numeric() , SD_Complete=numeric()) 
for (i in 1:length(infra$tableid)) { 
    whypar <- paste(infra$whypar [infra[,1] ==i], collapse=" ") 
    wpi<- removeWords(whypar, stopwords("english")) 

    wpi <- as.data.frame(wpi) 
    write.csv(data.frame(wpi), file= "wp.csv") 

    tagged.text <- tokenize("wp.csv", lang="en") 

    res.mtld <- MTLD(tagged.text) 
    mtld <- [email protected]$MTLD 
    fac.size <- [email protected]$factor.size 
    mtld.sd <- [email protected]$lengths$sd 
    mtld.sd.compl <- [email protected]$lengths$sd.compl 
    res <- rbind(res , c(infra$tableid[i] , mtld, fac.size , mtld.sd , mtld.sd.compl)) 
} 
    write.csv(res , file="output.csv")

我希望这可以帮助，但检查这些都是你希望返回的结果。

来源

2013-02-19 17:50:33

谢谢。它的工作原理与预期完全一样......我对插槽不熟悉。 – 2013-02-19 20:02:50

@JorgePerez由于这个工作正如预期的那样，请您按下我答案旁边的绿色勾号，以便可以从未回答的问题堆栈中删除此问题。保持网站的策划非常重要。提前感谢你。 – 2013-03-09 15:37:07

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