使用R

Question

我想创建一个合并名称包含已定义字符串的数据框的函数。在以下示例中，myfun(A)会合并名称中包含“A”的数据框，即A1和A2，并将B1退出。

A1=data.frame(id=paste0("id",1:10),var1=letters[sample(1:26,10)])
A2=data.frame(id=paste0("id",1:10),var2=LETTERS[sample(1:26,10)])
B1=data.frame(id=paste0("id",1:10),var3=letters[sample(1:26,10)])

我最好的尝试（不起作用）：

myfun=function(my.pattern){
  dfs=ls(,pattern=paste(my.pattern)) # Getting the list of dataframes whose name contains the pattern
  merged_df=merge(dfs[1],dfs[2],by=id) # Merging those dataframes
  return(merged_df)
}

Answer 1

我们可以使用mget从ls中的list获取对象的值，然后我们可以merge使用Reduce

myfun <- function(my.pattern){
 v1 <- ls(pattern=my.pattern, envir=parent.frame())
 Reduce(function(...) merge(..., by = 'id'), mget(v1, envir=parent.frame()))
}

myfun('A\\d+')
# id var1.x var1.y
#1   id1      d      R
#2  id10      c      V
#3   id2      z      E
#4   id3      w      W
#5   id4      l      U
#6   id5      y      X
#7   id6      h      P
#8   id7      n      H
#9   id8      f      O
#10  id9      g      A

Answer 2

我经常使用这个函数，它接受一个目录，然后给它一个标准，它应该选择.csv文件。

combine_csv <- function(dir, criterion1 = "subject"){ 
    dir<-list.files(dir, full.names =TRUE)
    data <- data.frame()
    cat_string <- c() # inititalize character vector

    for (i in dir) {
            if (grepl(criterion1, i)) {

                    cat_string <- c(cat_string, i)
            }
    }
    tables <- lapply(cat_string, read.csv, header = TRUE)
    data <- do.call(rbind , tables)
    return(data)      
}

甚至可以自定义包含多个条件

if (grepl(criterion1, i) & grepl(criterion2, i)) 

或者我使用它的方式是查看parrent文件夹，并检查子文件夹是否包含.csv的即时搜索

    for (i in 1:length(parent_dir_content)) {
            cur_dir <- parent_dir_content[i]
            if (grepl(criterion1, cur_dir)) {
                    cur_files<-list.files(cur_dir, full.names =TRUE)
                    for (j in 1:length(cur_files)) {
                            cur_file <- cur_files[j]
                            if (grepl(criterion2, cur_file)){
                                    cat_string <- c(cat_string, cur_file)
                            }
                    }
            }
    }