我是R的新手,并且不知道如何做循环。 这是我的问题:我在一个文件夹中有大约160个csv文件,每个文件都有一个特定的名称。在每个文件中,有一个模式:“HL.X.Y.Z。”,其中X =“Region”,Y =“cluster”,Z =“point”。我需要做的是读取所有这些csv文件,从名称中提取字符串,使用每个csv文件的字符串创建一个列,并将所有这些csv文件绑定在一个数据框中。 以下是我要做的一些代码:
setwd("C:/Users/worddirect")
files.names<-list.files(getwd(),pattern="*.csv")
files.names
head(files.names)
>[1] "HL.1.1.1.2F31CA.150722.csv" "HL.1.1.2.2F316A.150722.csv"
[3] "HL.1.1.3.2F3274.150722.csv" "HL.1.1.4.2F3438.csv"
[5] "HL.1.10.1.3062CD.150722.csv" "HL.1.10.2.2F343D.150722.csv"
这样做以阅读所有文件的工作正常:
files.names
for (i in 1:length(files.names)) {
assign(files.names[i], read.csv(files.names[i],skip=18))
}
为这样的单个csv文件添加额外的列可以正常工作:
test<-cbind("Region"=rep(substring(files.names[1],4,4),times=nrow(HL.1.1.1.2F31CA.150722.csv)),
"Cluster"=rep(substring(files.names[1],6,6),times=nrow(HL.1.1.1.2F31CA.150722.csv)),
"Point"=rep(substring(files.names[1],8,8),times=nrow(HL.1.1.1.2F31CA.150722.csv)),
HL.1.1.1.2F31CA.150722.csv)
head(test)
Region Cluster Point Date.Time Unit Value
1 1 1 1 6/2/14 11:00:01 PM C 24.111
2 1 1 1 6/3/14 1:30:01 AM C 21.610
3 1 1 1 6/3/14 4:00:01 AM C 20.609
然而,上述的for循环不起作用。
files.names
for (i in 1:length(files.names)) {
assign(files.names[i], read.csv(files.names[i],skip=18))
cbind("Region"=rep(substring(files.names[i],4,4),times=nrow(i)),
"Cluster"=rep(substring(files.names[i],6,6),times=nrow(i)),
"Point"=rep(substring(files.names[i],8,8),times=nrow(i)),
i)
}
>Error in rep(substring(files.names[i], 4, 4), times = nrow(i)) :
invalid 'times' argument
最后一步是将所有csv文件绑定在一个数据框中。
我感谢任何建议。如果有任何更简单的方法来做我所做的,我也很感激!
答案 0 :(得分:0)
i
是数字,没有nrow属性。
您可以使用以下代码
result = data.frame()
for (i in 1:length(files.names)) {
assign(files.names[i], read.csv(files.names[i],skip=18))
result = rbind(
cbind(
"Region"=rep(substring(files.names[i],4,4),times=nrow(files.names[i])),
"Cluster"=rep(substring(files.names[i],6,6),times=nrow(files.names[i])),
"Point"=rep(substring(files.names[i],8,8),times=nrow(files.names[i])),
files.names[i]))
}
答案 1 :(得分:0)
有许多方法可以解决R中的问题。解决此问题的更类似于R的方法是使用apply()
函数。 apply()
函数系列的作用类似于隐含的for循环,将一个或多个操作应用于通过函数参数传递给它的每个项目。
R的另一个重要特征是匿名功能。将lapply()
与匿名函数相结合,我们可以解决您的多文件读取问题。
setwd("C:/Users/worddirect")
files.names<-list.files(getwd(),pattern="*.csv")
# read csv files and return them as items in a list()
theList <- lapply(files.names,function(x){
theData <- read.csv(x,skip=18)
# bind the region, cluster, and point data and return
cbind(
"Region"=rep(substring(x,4,4),times=nrow(theData)),
"Cluster"=rep(substring(x,6,6),times=nrow(theData)),
"Point"=rep(substring(x,8,8),times=nrow(theData)),
theData)
})
# rbind the data frames in theList into a single data frame
theResult <- do.call(rbind,theList)
的问候,
Len