将txt文件中的数据解析为R中的table（数据帧）

Question

我是新来的，也是使用 R 程序的新手。请问，如何将文本文件中的数据解析为“环境”部分中的 table。具体来说，我不知道如何根据文件 "teplota_19-10-2020" 中每个传感器的测量温度数据创建列以使其看起来与结果图片中的 table 相同“tab2”这里：

非常感谢您考虑帮助我。

Answer 1

为了创建包含所需输出的数据框，您需要读取文件并进行一些转换。
显然，“cas - hodiny”从捷克语翻译成英语为“time - hours”。

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)

fl = read.csv2("teplota_19-10-2020.txt", sep = ",")
names(fl) <- paste0("col", 1:10)
df <- fl %>% mutate(`hour:min:sec` = str_split(col1, " ") %>% map_chr(.,1),
                sensor1 = str_split(col1, " ")%>% map_chr(.,3),
                sensor2 = str_split(col2, " ") %>% map_chr(.,3),
                sendorOW1 = str_split(col3, " ") %>% map_chr(.,3),
                sendorOW2 = str_split(col4, " ") %>% map_chr(.,3),
                setpoint = str_split(col5, " ") %>% map_chr(.,3),
                ouput = str_split(col6, " ") %>% map_chr(.,3),
                P = str_split(col7, " ") %>% map_chr(.,3),
                `I` = str_split(col8, " ") %>% map_chr(.,3),
                `D` = str_split(col9, " ") %>% map_chr(.,3),
                ModRizeiTeploty = str_split(col10, " ") %>% map_chr(.,3)
 ) 

 df$`cas - hudiny` <- sapply(str_split(df$`hour:min:sec`, ":"), 
                             function(i) sum(as.numeric(i)/c(1, 60, 3600))
                             )
 df <- df %>% select("hour:min:sec", `cas - hudiny`, sensor1,  sensor2, sendorOW1, sendorOW2, setpoint, ouput, P, I, D, ModRizeiTeploty)

将txt文件中的数据解析为R中的table（数据帧）

Parsing data in txt file to table (dataframe) in R

parsing

r

read.table

columnsorting