我有六个excel文件，所有文件都具有相同的格式和相同数量的变量（但观察结果有所不同）。我有一段代码需要全部运行并导出结果（来自stat test的p值），但是我想知道如何让代码贯穿所有六个文件并导出六个唯一文件。
该代码很好用，但是我不得不分别上传每个文件，并每次以不同的名称导出它。
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, y))
data = data.apply(tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=len(y)))
data = data.batch(batch_size, drop_remainder=False)
data = data.prefetch(2)
我目前正在为每个原始文件（Kruskal P值和Wilcox P值）导出两个Excel文件，但是我必须手动输入并每次都调整名称。我希望代码能在所有代码中运行并导出唯一文件。
非常感谢。
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这里for循环似乎很合适。此解决方案假定您的数据位于一个目录中，而结果将放在另一个目录中。但是，它们可以位于同一目录中。在此解决方案中，来自Kruskal-Wallis检验的p值和来自成对Wilcoxon检验的p值被合并到一个表中，该表将另存为Excel文件。
如果您希望合并结果，可以使用sheetName中的write.xlsx()选项来创建一个包含多张图纸的Excel文件。
在此示例中，您（当然）需要使用适合您情况的参数替换占位符“ <...>”。
# Define directories of data and results
dataPath <- <directory with flow data>
resultsPath <- <directory for results>
# Vector of file names; a pattern for old and new Excel files is "xlsx?$"
ff <- list.files(path = dataPath, pattern = "<pattern>", full = TRUE)
# Good old fashioned for loop
for (f in ff) {
data <- read.xslx(f, <other parameters>) # edit as required
pv1 <- apply(data[-1], 2, function(x) kruskal.test(x, data$Type)$p.value)
pv1 <- t(pv1) # transpose 3 x 1 result to 1 x 3
pv2 <- apply(data[-1], 2, function(x) pairwise.wilcox.test(x, data$Type,
p.adjust.method = "BH")$p.value)
pv2 <- na.omit(pv2)
ans <- rbind(pv1, pv2)
rownames(ans) <- c("Pval", "HC vs In", "HC vs OUT", "IN vs OUT")
fout <- file.path(resultsPath, paste("RESULTS", basename(f), sep = "_"))
write.xlsx(ans, fout, rowNames = TRUE)
}
关于占位符“ <...>”变量：
对于目录，这只是文件的位置。例如，如果每个实验都使用一个目录，则数据和结果都可以存储在同一目录中。在Windows计算机上，这可能类似于"C:\Users\Owner\Documents\Flow Analysis\2019_0512"。 dataPath和resultsPath都将被设置为该值。顺便说一句，您可以使用以下代码提取包含所选文件的数据目录。函数file.choose()可让您通过通常的操作系统对话框选择文件。
dataPath <- dirname(file.choose())
有关list.files()功能，请参见list.files（或dir）的帮助功能。 pattern选项指定可用于仅选择数据文件的正则表达式。例如，如果六个数据文件看起来像“ FlowFile001.xlsx”，“ FlowFile002.xlsx”，...，“ FlowFile006.xlsx”，则指定这些文件的正则表达式模式可以是“流。* xlsx $”。 （如果不熟悉，请查阅regex，以了解正则表达式的世界。）
read.xslx()的参数取决于Excel文件中数据的结构。例如，它可以包括使用skipEmptyRows = TRUE跳过空白行。