在 R 中使用变量字符串引用对象

编辑：感谢迄今为止做出回应的人；我是 R 的初学者，刚刚为我的硕士学位论文承担了一个大型项目，所以对初始处理有点不知所措。我使用的数据如下（来自WMO公开的降雨数据）：

120 6272100 KHARTOUM 15.60 32.55 382 1899 1989 0.0
1899 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 1.03 13.03 12.03 9999 6.03 0.03 0.03
1900 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 23.03 80.03 47.03 23.03 8.03 0.03 0.03
1901 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 17.03 23.03 17.03 0.03 8.03 0.03 0.03
(...)
120 6272101 JEBEL AULIA 15.20 32.50 380 1920 1988 0.0
1920 0.03 0.03 0.03 0.00 0.03 6.90 20.00 108.80 47.30 1.00 0.01 0.03
1921 0.03 0.03 0.03 0.00 0.03 0.00 88.00 57.00 35.00 18.50 0.01 0.03
1922 0.03 0.03 0.03 0.00 0.03 0.00 87.50 102.30 10.40 15.20 0.01 0.03
(...)

我感兴趣的观测站大约有 100 个，每个观测站的降雨量测量都有不同的开始和结束日期。它们的格式如上在单个数据文件中，各站以“120（站号）（站名称）”分隔。

我需要首先按站点分离该文件，然后提取每年的三月、四月、五月和六月，然后对每年的这些月份进行总计。到目前为止，我正在摆弄循环（如下所示），但我知道这不是正确的方法，而是宁愿学习一些更好的技术。 再次感谢您的帮助！

（原来的问题：） 我有一个大型数据集，其中包含 100 多个地点按季节划分的降雨量。我正在尝试将这些数据分成更易于管理的数组，特别是我想检索每年每个站点的三月、四月、五月和六月的降雨量总和。 以下是迄今为止我的代码的简化版本：

a <- array(1,dim=c(10,12))
for (i in 1:5) {

  all data:
  assign(paste("station_",i,sep=""), a)

  #march - june data:
  assign(paste("station_",i,"_mamj",sep=""), a[,4:7])
}

所以这给了我station_(i)__mamj_其中包含我感兴趣的每个电台的月份数据。现在我想对该数组的每一行求和并将其输入到一个名为的新数组中station_(i)_mamj_tot。理论上很简单，但我不知道如何引用 station_(i)_mamj

这完全是在乞求一个数据框，那么这只是带有诸如ddply（惊人的强大）：

tot_mamj <- ddply(rain[rain$month %in% 3:6,-2], 'year', colwise(sum))

按年份给出 M/A/M/J 的总计：

   year station_1 station_2 station_3 station_4 station_5 ...
1  1972  8.618960  5.697739 10.083192  9.264512 11.152378 ...
2  1973 18.571748 18.903280 11.832462 18.262272 10.509621 ...
3  1974 22.415201 22.670821 32.850745 31.634717 20.523778 ...
4  1975 16.773286 17.683704 18.259066 14.996550 19.007762 ...
...

下面是完美运行的代码。我们创建一个数据框，其列名是“station_n”；还有年份和月份的额外列（因子，或者整数，如果你很懒，请参阅脚注）。现在您可以按月或年进行任意分析（使用 plyr 的 split-apply-combine 范例）：

require(plyr) # for d*ply, summarise
#require(reshape) # for melt

# Parameterize everything here, it's crucial for testing/debugging
all_years <- c(1970:2011)
nYears <- length(all_years)  
nStations <- 101
# We want station names as vector of chr (as opposed to simple indices)
station_names <- paste ('station_', 1:nStations, sep='')

rain <- data.frame(cbind(
  year=rep(c(1970:2011),12),
  month=1:12
))
# Fill in NAs for all data
rain[,station_names] <- as.numeric(NA)
# Make 'month' a factor, to prevent any numerical funny stuff e.g accidentally 'aggregating' it
rain$month <- factor(rain$month)

# For convenience, store the row indices for all years, M/A/M/J
I.mamj <- which(rain$month %in% 3:6)

# Insert made-up seasonal data for M/A/M/J for testing... leave everything else NA intentionally
rain[I.mamj,station_names] <- c(3,5,9,6) * runif(4*nYears*nStations)

# Get our aggregate of MAMJ totals, by year
# The '-2' column index means: "exclude month, to prevent it also getting 'aggregated'"
excludeMonthCol = -2
tot_mamj <- ddply(rain[rain$month %in% 3:6, excludeMonthCol], 'year', colwise(sum))

# voila!!
#    year station_1 station_2 station_3 station_4 station_5
# 1  1972  8.618960  5.697739 10.083192  9.264512 11.152378
# 2  1973 18.571748 18.903280 11.832462 18.262272 10.509621
# 3  1974 22.415201 22.670821 32.850745 31.634717 20.523778
# 4  1975 16.773286 17.683704 18.259066 14.996550 19.007762

作为脚注，在我将月份从数字转换为因子之前，它会默默地“聚合”（直到我输入“-2”：排除列引用）。 然而，更好的是当你把它作为一个因素时，它会直接拒绝聚合，并抛出一个错误（这对于调试来说是理想的）：

 ddply(rain[rain$month %in% 3:6, ], 'year', colwise(sum))
Error in Summary.factor(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), na.rm = FALSE) : 
  sum not meaningful for factors