R Äquivalent von lokalen oder globalen Stata-Makros

Question

Ich bin ein Stata-Benutzer, der versucht, R zu lernen. Ich habe ein paar lange Ordnerpfade, die ich in meinem Stata-Code als Einheimische gespeichert habe. Ich habe mehrere Dateien in diesen beiden Ordnern, um sie in meiner Analyse zu verwenden. Ich weiß, in R kann ich das Arbeitsverzeichnis jedes Mal ändern, wenn ich auf eine Datei in einem der Ordner verweisen möchte, aber es ist definitiv kein guter Weg, es zu tun. Selbst wenn ich die Ordnerpfade als Strings in R abspeichere, kann ich nicht herausfinden, wie ich auf diese verweisen soll (wie zum Beispiel mit "folder1" in Stata). Ich frage mich, ob der Versuch, Stata-Code Zeile für Zeile in R zu schreiben, nicht der beste Weg ist, R zu lernen. Kann mir bitte jemand helfen?

Answer 1

Zuerst als ehemaliger Benutzer Stata, lassen Sie mich R for Stata Users empfehlen. Es gibt auch diesen Artikel auf Macros in R. Ich denke @Nick Cox ist richtig, dass du lernen musst, die Dinge anders zu machen. Aber wie du (zumindest in diesem Fall) finde ich oft eine neue Aufgabe mit meinem Vorwissen, wie ich es in Stata mache und von dort aus gehe. Manchmal finde ich, dass die Ansätze ähnlich sind. Manchmal kann ich R wie Stata wirken lassen, wenn ein anderer Ansatz besser wäre (z. B. loops vs. vectorization).

Ich bin mir nicht sicher, ob ich Ihre Frage mit dem folgenden erfassen werde, aber lassen Sie mich es versuchen.

In Stata, wäre es üblich sein, zu schreiben:

global mydata "path to my data directory/" 

die Daten zu importieren, würde ich nur geben:

insheet using "${mydata}myfile.csv" 

Als ehemaliger Benutzer Stata, möchte ich etwas Ähnliches tun Hier in R. ist, was ich tue:

mydata <- "path to my data directory/" 

in eine cSV-Datei in diesem Verzeichnis zu importieren und einen Datenrahmen erstellen cal led myfile, würde ich verwenden:

myfile <- read.csv(paste(mydata, "myfile.csv", sep="")) 

oder effizienter ...

Ich bin noch kein sehr effizienter R-Benutzer, also werden vielleicht andere Fehler in diesem Ansatz sehen.

Answer 2

Vielleicht möchten Sie file.path()?

a <- "c:" 
b <- "users" 
c <- "charles" 
d <- "desktop" 

setwd(file.path(a,b,c,d)) 
getwd() 
#---- 
[1] "c:/users/charles/desktop" 

können Sie wickeln source oder read.XXX oder was auch immer um das zu tun, was Sie wollen.

Answer 3

Ich rate aus dem Zusammenhang, dass der Begriff "lokal", wenn auf Dateien angewendet bedeutet, dass sie aus Effizienzgründen in den Speicher geladen wurden? Wenn ja, dann müssen Sie erkennen, dass so ziemlich alle gewöhnlichen R-Objekte auf diese Weise behandelt werden. Siehe ?read.table und ?load. Die einzige Möglichkeit, dass Daten nicht lokal bleiben können, besteht darin, dass sie sich in einer Datenbank befinden, die über ein Schnittstellenpaket verfügt, das SQL-Abfragen unterstützt, oder spezielle Pakete wie ff oder bycol verwenden.

Abgesehen davon und Chases Idee, file.path() zu verwenden, wird jeder Verweis auf Dateien oder Verbindungen mit den richtigen Lese-/Lade-/Scan-Funktionen ausgeführt, denen Zeichenwerte als Argumente (mit verschiedenen Namen) gegeben werden. Sie können eine Vielzahl von Low-Level-Funktionen mit ?file sehen und vielleicht einige der zusätzlichen Links von dieser Hilfeseite folgen. Sie könnten ein oder mehrere Ergebnisse einer file.path Konstruktion in einem Zeichenvektor speichern, der zur einfachen Bezugnahme benannt werden könnte.

pathvecs <- c(User= "~/", hrtg="~/Documents/Heritage/") 
pathvecs 
#     User     hrtg 
#     "~/" "~/Documents/Heritage/" 
pathvecs["hrtg"] 
#     hrtg 
#"~/Documents/Heritage/"