Para que voê entenda o meu problema (ou pelo menos tente), vou mandar o código total. Já aviso que é um pouco complicado lol. Basicamente, o primeiro loop é nas variáveis e o segundo loop é nos anos. O problema que eu mencionei no tópico ocorre no data.frame tmp.df1 Veja abaixo o código: ------------------------------------------------------------------------------------------ #!/usr/bin/ Rscript # Load required packages library(raster) library(ncdf4) library(ggplot2) # Download and load data url=('http://dl.dropboxusercontent.com/u/27700634/yearly.nc') download.file(url, destfile = "yearly.nc") f <- ('yearly.nc') nc <- nc_open (f) vars <- names(nc$var) # First, loop over all variables for( i in 2:nc$nvars ) {   v <- nc$var[[i]]      if (v$ndims < 4) {  # Only do if the variable has three dimensions     # Load files     s <- stack(f, varname=v$name)          # Create empty data.frame     tmp.df1 <- data.frame(g=1, date=rep(NA, length(names(s))), values=NA)          # Loop over years (names), average raster values and put in the data.frame     for ( j in 1:length(names(s)) ) {       tmp.df1$date[j] <- format(as.Date(gsub(pattern='\\.', replacement='-', substring (names(s)[j],2))))       tmp.df1$values[j] <- mean(getValues(s[[j]]), na.rm = TRUE)     } # end loop over names          # plot data     p <- ggplot(tmp.df1, aes(x=date, y=values, group=g))     print(p + geom_line() + theme_bw() +              labs(title = v$name) + # add title             labs(x= 'Year', y= v$units) ) # change axis names        } # endif three dimensions      else {  # Only do if the variable has four dimensions     # Load PFT's/year. Note that in this case, level= # of year and the PFTs are the names?     # Hence, solution would be looping over levels for YEAR and loop over names for PFT's?     b1 <- brick(f, varname=v$name, level=1, lvar=4)     b2 <- brick(f, varname=v$name, level=2, lvar=4)     b3 <- brick(f, varname=v$name, level=3, lvar=4)     b4 <- brick(f, varname=v$name, level=4, lvar=4)     s <- stack (b1, b2, b3, b4) # <- this DON'T work!!     # Create empty data.frame     #tmp.df2 <- data.frame(g=1, date=rep(NA, length(names(b))), values=NA)          # Loop over years (names), extract raster mean values and put in the data.frame     #for ( k in 1:length(names(b)) ) {       #tmp.df1$date[k] <-        #tmp.df2$values[k] <- mean(getValues(b[[k]]), na.rm = TRUE)            #} # end loop over dimensions   } # endif four dimensions } # end loop over variables ------------------------------------------------------------------------------------------   Saudações, -- Thiago V. dos Santos PhD student Land and Atmospheric Science University of Minnesota http://www.laas.umn.edu/CurrentStudents/MeettheStudents/ThiagodosSantos/inde... Phone: (612) 323 9898 ________________________________ From: Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> To: r-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Sent: Friday, August 9, 2013 12:21 PM Subject: Re: [R-br] Popular um data.frame em dois loops realmente nao entendi 100% do q vc quer fazer, mas sera' que o seguinte nao seria suficiente? v1 = c('tair', 'tsoil', 'biomass', 'lai') v2 = 2005:2007 v3 = seq(10, 40, 10) expand.grid(var=v1, ano=v2, value=v3) ? Em 9 de agosto de 2013 13:09, Tiago Souza Marçal <tiagosouzamarcal@hotmail.com> escreveu:

Tente usar o for().

Att.

Tiago.

#################################################################

Tiago de Souza Marçal - Graduando em Agronomia pelo CCA-UFES

Bolsista de Iniciação Científica da área de Genética e Melhoramento de Plantas

#################################################################

________________________________ Date: Fri, 9 Aug 2013 08:44:26 -0700 From: thi_veloso@yahoo.com.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: [R-br] Popular um data.frame em dois loops

Pessoal,

Estou fazendo um loop para variáveis (tair, tsoil, biomass, lai) e dentro desse loop estou fazendo outro com anos (2005, 2006, 2007) etc.

Ao final dos dois loops, gostaria de ter um data.frame assim:

...

d   var      date value 1 tair 2005-01-01    10 2 tair 2006-01-01    20 3 tair 2007-01-01    30 4 tair 2008-01-01    40 5 tsoil 2005-01-01  10 6 tsoil 2006-01-01  20 7 tsoil 2007-01-01  30 8 tsoil 2008-01-01  40 etc etc

Qual é o meio mais eficiente para fazer isso?

Talvez até exista uma forma mais rápida de fazer isso do que usar loops, então qualquer sugestão será muito bem-vinda.

Segue o CMR (que não está eficiente, é só para fins de compreensão do problema):

------------------------------------------------------------------------------------------------------------- library(raster)

# Create random rasterstack and set names r1 <- r2 <- r3 <- r4 <- raster(nrow = 50, ncol = 100) r1[] <- 10 r2[] <- 20 r3[] <- 30 r4[] <- 40 s <- stack(r1, r2, r3, r4)

# Set years names(s) <- c('X2005.01.01', 'X2006.01.01', 'X2007.01.01', 'X2008.01.01')

# Create random variable names vars <- c('tempsoi', 'tempair', 'biomass', 'lai')

for( i in 1:length (vars) ) {

      # Loop over years (names), extract raster average values and put in the data.frame       d <- NULL

      for ( j in 1:length (names(s)) ) {             var  <- vars[i]             date  <- format (as.Date (gsub (pattern='\\.', replacement='-', substring (names(s)[j],2))))             value <- mean (getValues (s[[j]]), na.rm = TRUE)             d    <- rbind (d, data.frame(var, date, value))       } # end loop over names

} # end loop vars

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Saudações, -- Thiago V. dos Santos PhD student Land and Atmospheric Science University of Minnesota http://www.laas.umn.edu/CurrentStudents/MeettheStudents/ThiagodosSantos/inde... Phone: (612) 323 9898

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