读取多个 .dat 文件作为列表并在 R 中保存为 .RDATA 文件

Question

我想从一个目录中导入多个 .DAT 文件并将它们作为列表元素，然后将它们另存为 .RDATA 个文件。

我尝试了以下代码

files <- dir(pattern = "*.DAT")
library(tidyverse)
Data1 <- 
  files %>%
    map(~ read.table(file = ., fill = TRUE))

有时有效，有时失败。这些文件也可以在 this link 上找到。我想读取所有文件并将它们另存为 .RDATA 并具有相同的名称。

Answer 1

这应该会让你接近。它从您的目录中读取所有 .dat 文件，并使用适当的名称将它们保存为您目录中的 .RData 文件。一个缺点是，当您在 R 中打开它们时，它们会保留 "temp.file" 名称，因此您必须手动重命名它们或一次只打开一个。不确定如何解决这个问题。

file.list <- lapply(1:length(dir()), function(x) read.delim(dir()[x], header=FALSE))
names.list <- lapply(1:length(dir()), function(x) gsub(".dat", "", dir()[x]))

for(i in 1:length(file.list)){
  temp.file <- file.list[[i]]
  temp.name <- paste(names.list[[i]], ".RData", sep="")
  save(temp.file, file=temp.name)
}

Answer 2

由于link的部分数据有些不干净，我在这个例子数据的基础上给你解决你问题的核心问题：

(name1 <- name2 <- name3 <- name4 <- name5 <- data.frame(matrix(1:12, 3, 4)))
#   X1 X2 X3 X4
# 1  1  4  7 10
# 2  2  5  8 11
# 3  3  6  9 12

我们将数据保存到名为 "test".

l <- mget(ls(pattern="^name"))
DIR <- "test"
# dir.create(DIR)  # leave out if dir already exists
sapply(1:length(l), function(x) 
  write.table(l[[x]], file=paste0(DIR, "/", names(l)[x], ".dat"), row.names=FALSE))

现在我们看看里面有什么"test"。

dir(DIR)
# [1] "name1.dat" "name2.dat" "name3.dat" "name4.dat" "name5.dat"

现在我们按模式导入目录中的文件。我使用 rio::import_list，它很好地将文件导入到列表中，并在其中使用 data.table::fread。但是您自己的代码也可以正常工作。

# rm(list=ls())  # commented out for user safety
L <- rio::import_list(paste0(DIR, "/", dir(DIR, pattern="\.dat$")), format="tsv")

为了将它们保存为 .Rdata，我们希望动态地 assign 命名，我们使用 save().

中的 list 选项来实现。

sapply(seq_along(L), function(x) {
  tmp <- L[[x]]
  assign(names(L)[x], tmp)
  save(list=names(L)[x], file=paste0(DIR, "/", names(L)[x], ".Rdata"))
})

当我们列出目录时，我们看到数据已创建。

dir(DIR)
# [1] "name1.dat"   "name1.Rdata" "name2.dat"   "name2.Rdata" "name3.dat"   "name3.Rdata"
# [7] "name4.dat"   "name4.Rdata" "name5.dat"   "name5.Rdata"

现在让我们看看是否也正确创建了对象名称：

# rm(list=ls())  # commented out for user safety
load("test/name1.Rdata")
ls()
# [1] "name1"
name1
#   X1 X2 X3 X4
# 1  1  4  7 10
# 2  2  5  8 11
# 3  3  6  9 12

是这样的

附加选项

我们也可以尝试使用 rvest 更直接的方法。首先我们获取数据名称：

library(rvest)
dat.names <- html_attr(html_nodes(read_html(
  "https://www2.stat.duke.edu/courses/Spring03/sta113/Data/Hand/Hand.html"),
  "a"), "href")

并创建个人 links:

links <- as.character(sapply(dat.names, function(x)
  paste0("https://www2.stat.duke.edu/courses/Spring03/sta113/Data/Hand/", x)))

余数基本同上：

DIR <- "test"
# dir.create(DIR)  # leave out if dir already exists

library(rio)
system.time(L <- import_list(links, format="tsv") ) # this will take a minute
sapply(seq_along(L), function(x) {
  tmp <- L[[x]]
  assign(names(L)[x], tmp)
  save(list=names(L)[x], file=paste0(DIR, "/", names(L)[x], ".Rdata"))
})

# rm(list=ls())  # commented out for user safety
load("test/clinical.Rdata")  # test a data set
clinical
#    V1  V2  V3
# 1  26  31  57
# 2  51  59 110
# 3  21  11  32
# 4  40  34  74
# 5 138 135 273

但是，如前面介绍中所述，部分数据有点不干净，您可能必须单独处理它们并根据大小写调整代码。

读取多个 .dat 文件作为列表并在 R 中保存为 .RDATA 文件

Reading multiple .dat files as a list and saving as .RDATA files in R

r

read.table

rdata

purrr

dat-protocol

附加选项