r - 按端点对 ABM 结果进行子集化

Question

这可能很容易，但我可以使用一些帮助......我已经构建了一个基于代理的模型，该模型可以运行 300 次任意数量的步骤，具体取决于模型内部发生的情况。结果数据的结构如下：

我想隔离以 150 步或更少步结束的运行，并对其进行整体分析（不仅仅是最后一步）。在 R 中执行此操作的最佳方法是什么？谢谢！

Answer 1

首先，用于aggregate获取每次运行的步数：

n_steps <- aggregate(AT6$run, by=list(run=AT6$run), FUN=length)

现在计算一个过滤器变量：

n_steps <- within(n_steps, filter <- x<=150)

与原始数据合并并仅保留过滤的运行：

AT6_f <- merge(AT6, n_steps)

AT6_f <- AT6_f[AT6_f$filter,]

最后通过运行拆分 data.frame：

result <- split(AT6_f, AT6_f$run)

注意：结果是一个列表，每个元素都是一个包含单个运行的 data.frame。如果你有一个f分析每次运行的函数，你应该将上面的结果传递给它：

lapply(result, f)