将不同长度的数据文件导入R并熔化它们

Question

我有 35 个名为 PXX physiology.txt 的文件，其中 XX 是 1 到 35。例如

head(P1)
  Time SkinTemp HeartRate RespirationRate
1    0   27.412        70              10
2    0   25.608        70              10
3    4   25.609        70              10
4    5   25.619        70              15
5    8   25.629        76              14
6    9   25.659        78              14

要导入一个文件，我通常会这样做：

P1 <- read.table("P1 physiology.txt", header = FALSE, skip=14, nrow = 
                   length(readLines("P1 physiology.txt")) - 16)
colnames(P1)<- c("Time","SkinTemp","HeartRate","RespirationRate")

我想将所有 35 个导入到 R 中的某个对象中，使其处于融化格式。 IE。来自所有 35 个文件的所有数据一个接一个地排列，每个数据块都有一个标签。我想融化它的原因是，我可以使用 ggplot2 或 base 根据标签绘制它。

编辑：到目前为止的代码：

我从中找到了这段代码，并试图更改它但没有成功：

z <- list.files(pattern = ".*\.txt$")
z <- lapply(1:length(z), function(x) {chars <- strsplit(z[x], "");
         cbind(data.frame(read.table(z[x])), participant = chars[[1]][1]})
z <- do.call(rbind, z)

Answer 1

# 1. this returns all path location of your desired files
# replace .csv with .txt or whichever ext is yours
l = list.files(path = "path_where_all files_present", pattern = ".csv", full.names = T)

# now iterate over each path, read the data , you could use(read.table instead of csv) and then add the 'id' column
# seq_along() returns indices of l
# you can add `setNames()` after reading.
library(dplyr)
l2 = bind_rows(lapply(l, read.csv), .id = "id")

将不同长度的数据文件导入R并熔化它们

Importing data files of different lengths into R and melting them

r

melt