Question

我想将几个dta文件转换为csv。到目前为止，我的代码是（说实话，我使用了我在stackoverflow上找到的答案......）

library(foreign)

setwd("C:\Users\Victor\Folder") 

for (f in Sys.glob('*.dta')) 
    write.csv(read.dta(f), file = gsub('dta$', 'csv', f))

它有效，但如果我的文件夹包含子文件夹，则会被忽略。我的问题是我有11个子文件夹（可能包含子文件夹）我想找到一种方法来循环我的文件夹和子文件夹，因为现在我需要更改每个子文件夹的工作目录和。

我现在正在使用R，我尝试使用pandas（python），但似乎转换的质量值得商榷......

谢谢

Answer 1

在R中执行此操作，您只需在recursive = T中设置list.files即可。

实际上，在处理目录时指定递归是一种通用 - 它适用于操作系统中的命令行操作，包括Linux和Windows，使用rm -rf等命令，并适用于R中的多个函数。

这篇文章有一个很好的例子：

How to use R to Iterate through Subfolders and bind CSV files of the same ID?

他们的示例（仅与他们对目录/子目录搜索结果的处理方式不同）是：

 lapply(c('1234' ,'1345','1456','1560'),function(x){
     sources.files  <- list.files(path=TF,
                                recursive=T,
                                pattern=paste('*09061*',x,'*.csv',sep='')
                                ,full.names=T)
      ## You read all files with the id and bind them
      dat <- do.call(rbind,lapply(sources.files,read.csv))
      ### write the file for the 
      write(dat,paste('agg',x,'.csv',sep='')
   }

那么对于你pattern = '.dta'，只需在path中设置你的基目录。

Answer 2

考虑使用基本R list.files()，因为递归参数指定在子目录中搜索。您还需要设置 full.names 以返回文件引用的绝对路径。

因此，设置模式以查找.dta扩展名（即Stata数据集），然后运行读入和写出功能：

import foreign

statafiles <- list.files("C:\\Users\\Victor\\Folder", pattern="\\.dta$", 
                         recursive = TRUE, full.names = TRUE)

lapply(statafiles, function(x) {
     df <- read.dta(x)
     write.csv(df, gsub(".dta", ".csv", x))
})

Python pandas中的对应物，它有read and write stata files的内置方法：

import os
import pandas as pd

for dirpath, subdirs, files in os.walk("C:\\Users\\Victor\\Folder"):
    for f in files:        
        if f.endswith(".dta"):
            df = pd.read_stata(os.path.join(dirpath, f))
            df.to_csv(os.path.join(dirpath, f.replace(".dta", ".csv")))

转换csv中的dta文件

2 个答案: