Question

我将数据存储在一个矩阵中，但是其中仍然有很多不必要的信息（由于从mhtml文件中获取数据的过程）。我想“过滤”出这些东西并“折叠”矩阵（这样数据之间就不会有空单元格），这样在将其保存到电子表格后，我不需要对其进行额外的清理（将当您需要为400多个文件进行操作时非常方便）。

但是，我唯一知道的方法是使用gsub并在生成矩阵之前删除不需要的内容。

但是，由于我只需要矩阵的特定块，并且知道这些块在哪里（我可以使用which来确定特定的单元格，使其位于需要的块之前一行）我当时在想，是否有可能在知道数据的开始和结束位置（块的固定大小）时复制出特定的数据块。

因此，当您知道数据块开始的单元格具有固定大小（如列和行）时，有人知道将Matrix的多个特定区域复制到单个不同的矩阵的方法吗？

我有点感觉，我监督了一些事情，因为听起来很简单。

编辑说：愚蠢的我，忘记了一个数据示例（希望它能奏效）：

dput(var_table[1:20,1:6])
structure(c("coration:none", "", "Zeit", "kV", "-------------------------------------------------------", 
"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "", "Phase", "Datum/Zeit", 
"Stufe", "tan-delta-Mittelwert", "Standardabweichung", "Anzahl", 
"color:000000\">Details:", NA, "Spannung", "mA", NA, "12:54:09", 
"12:54:19", "12:54:30", "12:54:39", "12:54:49", "12:55:00", "12:55:10", 
"12:55:20", NA, ".......................", "..................", 
".......................", "........", "..........", "der", NA, 
NA, "Strom", "E-3", NA, "5.8", "5.8", "5.8", "5.8", "5.8", "5.8", 
"5.8", "5.8", NA, ":", ":", ":", ":", ":", "Messungen", NA, NA, 
"tan", NA, NA, "3.07", "3.07", "3.07", "3.07", "3.07", "3.07", 
"3.07", "3.07", NA, "L1", "29-09-2015", "1", "0.343", "0.001", 
"........", NA, NA, "delta", NA, NA, "0.34", "0.34", "0.34", 
"0.34", "0.34", "0.34", "0.34", "0.34", NA, NA, "12:55:20", NA, 
"E-3", "E-3", ":", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "8"), .Dim = c(20L, 6L))

只需要[6：13,1：5]中的数据块即可。

第二个数据段，相同的文件：

structure(c("Phase", "Datum/Zeit", "Stufe", "tan-delta-Mittelwert", 
"Standardabweichung", "Anzahl", "Last", "Prfcfobjekt", "Generator", 
"", "", "Zeit", "kV", "-------------------------------------------------------", 
"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "", "Phase", "Datum/Zeit", 
"Stufe", "tan-delta-Mittelwert", "Standardabweichung", "Anzahl", 
"Last", "Prfcfobjekt", "Generator", ".......................", 
"..................", ".......................", "........", 
"..........", "der", "........................", "VSE-Strom", 
"VSE-Strom", NA, NA, "Spannung", "mA", NA, "12:56:40", "12:56:50", 
"12:57:00", "12:57:10", "12:57:21", "12:57:31", "12:57:41", "12:57:51", 
NA, ".......................", "..................", ".......................", 
"........", "..........", "der", "........................", 
"VSE-Strom", "VSE-Strom", ":", ":", ":", ":", ":", "Messungen", 
":", "........", ".........", NA, NA, "Strom", "E-3", NA, "11.7", 
"11.7", "11.7", "11.7", "11.7", "11.7", "11.7", "11.7", NA, ":", 
":", ":", ":", ":", "Messungen", ":", "........", ".........", 
"L1", "29-09-2015", "1", "0.343", "0.001", "........", "847.6", 
":", ":", NA, NA, "tan", NA, NA, "6.18", "6.18", "6.18", "6.18", 
"6.18", "6.18", "6.18", "6.19", NA, "L1", "29-09-2015", "2", 
"0.355", "0.001", "........", "843.2", ":", ":", NA, "12:55:20", 
NA, "E-3", "E-3", ":", "nF", "32", "2", NA, NA, "delta", NA, 
NA, "0.35", "0.35", "0.35", "0.36", "0.36", "0.36", "0.36", "0.36", 
NA, NA, "12:57:52", NA, "E-3", "E-3", ":", "nF", "66", "6", NA, 
NA, NA, NA, NA, "8", NA, "b5A", "b5A", NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "8", NA, 
"b5A", "b5A"), .Dim = c(32L, 6L))

在这里，我只需要“阶段”（又名[15：4]和[38：4]），有人有想法吗？

Answer 1

根据您的示例数据，这样的方法会起作用。

代码：

keepRows <- apply(df1,1,function(x){all(grepl("^(\\d|[:.])+$",x)|is.na(x))})
df2 <- df1[keepRows,]

keepCols <- apply(df2,2,function(x){!all(is.na(x))})
df2[,keepCols]

结果：

#     [,1] [,2]       [,3]  [,4]   [,5]  
#[1,] "1"  "12:54:09" "5.8" "3.07" "0.34"
#[2,] "2"  "12:54:19" "5.8" "3.07" "0.34"
#[3,] "3"  "12:54:30" "5.8" "3.07" "0.34"
#[4,] "4"  "12:54:39" "5.8" "3.07" "0.34"
#[5,] "5"  "12:54:49" "5.8" "3.07" "0.34"
#[6,] "6"  "12:55:00" "5.8" "3.07" "0.34"
#[7,] "7"  "12:55:10" "5.8" "3.07" "0.34"
#[8,] "8"  "12:55:20" "5.8" "3.07" "0.34"

请注意：

您必须设置类型
- 目前所有单元格都是字符串（文本）。使用文本，您无法进行数学运算。第二列是特殊的时间格式。您需要将列转换为有意义的类型。做研究。
您真的要在这里使用矩阵吗？每个矩阵内只能有一种类型
- 就像我在1）中提到的那样。第二列是时间格式。其他是integer或numeric。这些是2/3个不同的data.type。在矩阵中，您只能有1。因此，第一步，我将转换as.data.frame()。
在上面的代码中，我正在寻找仅包含[NA, NUMBERS, : , . ]的行。对于您的真实数据而言，这可能不够通用。
像这样在r控制台中键入您看到的每个功能。 ?all，?apply，?grepl，...并阅读！

R-用来自另一个矩阵的特定数据块中的数据填充矩阵

1 个答案: