嵌套循環通過R中的不同數據集

Question

如何創建一個使用不同數據集（每個由多個數據文件組成）作爲輸入的嵌套循環，然後保存結果變量特定的？

我已經寫了一個for循環，它爲一個國家設定不同的氣候數據文件的子集，然後總結溫度值。

的數據是這樣的，並在這兩個國家的每一個地區，給出了每一天（一個文件=一個區域）

Date  |Prec |Temperature 
----------|-----|-----------           
13-01-1992| 1 | 1 
14-01-1992| 0 | 1.5 
15-01-1993| 0.8 | -0.4 
16-01-1993| 0 | -2.2 
17-01-1994| 0 | -2.35 
13-01-1994| 0.3 | -2.95 
14-01-1995| 1 | -8.95 
15-01-1995| 2 | -7.25 
16-01-1996| 1.5 | -6 
17-01-1996| 0 | -8.3 
13-02-1997| 1 | -0.3 
14-02-1997| 0.1 | -0.15 
15-02-1998| 0 | -2.5 
16-02-1998| 0.2 | -3.4 
17-02-1999| 0.9 | -0.4 
16-03-1999| 2.6 | 8.4 
17-03-2000| 1.7 | 11 
18-03-2000| 4.7 | 4.65 
19-03-2001| 1 | 2.95 
20-03-2001| 0.6 | 4.7 
13-08-2002| 2 | 22.35 
14-08-2002| 1 | 20 
15-08-2003| 1.7 | 21.4 
16-08-2003| 0.5 | 21.55 
17-08-2004| 0.4 | 21.5 
17-02-2004| 0.3 | -0.6 
18-02-2005| 0.8 | -3.4 
19-02-2005| 1.2 | -3 
20-02-2006| 0.8 | 2 
21-02-2006| 6 | 1.2 

現在，我想這在數據集的兩個不同國家的運行。 不同數量的數據文件屬於每個國家/地區。 我嘗試這樣做：

Temperature<-matrix(1995:2006,12,1) 
Country_A<-c("1.csv","2.csv","3.csv") 
Country_B<-c("4.csv","5.csv") 
country<-c(Country_A, Country_B) 
country_names<-c("Country_A "," Country_B ") 

for(j in 1:2) 
{for(i in country[j]) { 
name <- country_names[j] 
Data<-read.csv(i, header=TRUE, sep = ",") 
Data$Dates<-as.Date(Data$Date, "%d-%m-%Y") 
Data95<-subset(Data, Dates>="1995-01-01") 
Data$Years<- as.numeric(format(Data$Dates, "%Y")) 
Temperature<-cbind(Temperature, aggregate(Data95$Column1, by= list(Data95$Years),FUN=sum))}} 

後反而彼此通過一個國家循環，這樣才1和2都解決了文件。我認爲問題是關於 country<-c(Country_A, Country_B)

我假設一個數組可能是解決方案分別解決國家和也可能保存溫度結果國家特定的。 不幸的是我對R相當陌生，因此我不知道如何設置它。 任何幫助我都會很高興！

Answer 1

Temperature<-matrix(1995:2006,12,1) 

# Below are just for understanding. Country_A represents just the names of files in the A directory  
# Country_A<-c("1.csv","2.csv","3.csv") 
# Country_B<-c("4.csv","5.csv") 

lA=list.files(path = "countryA_pathname", pattern= ".csv") 
lB=list.files(path = "countryB_pathname", pattern= ".csv") 

l1A = paste0("countryA_pathname", lA) 
# l1A = c("countryA_pathname/1.csv", "countryA_pathname/2.csv", "countryA_pathname/3.csv") 
l1B = paste0("countryB_pathname", lB) 
# l1B = c("countryB_pathname/4.csv", "countryB_pathname/5.csv") 

abc <- function(path) 
{ 
    Data = read.csv(path) 
    Data$Date<-as.Date(Data$Date, "%d-%m-%Y") 
    Data$Years<- as.numeric(format(Data$Date, "%Y")) 
    Data95 = subset(Data , Date >="1995-01-01") 
    Temperature <- ddply(Data95, "Years", function(x) sum(x$Temperature))[-1]#JUST EXTRACTS THE SUM COLUMN 
    Temperature 
} 

LA = lapply(l1A, abc) 
LB = lapply(l1B, abc) 

dA = cbind(Temperature, as.data.frame(LA)) 
colnames(dA) <- c("Temperature", lA) 
dB = cbind(Temperature, as.data.frame(LB)) 
colnames(dB) <- c("Temperature", lB) 

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