在 R 中构建循环以扫描目录中的所有文件

Question

我想在这里创建一个更好的例子，假设我有文件 mtcars，我对它所做的就是将它的每一行导出到独立的文件中，并将它们放入空目录中，如下所示：

for(i in 1:nrow(mtcars))
write.table(mtcars[i,], file=paste(“mtcars”, as.character(i), ".txt",
sep=""), row.names=FALSE, sep="\t")

我想要做的是构建一个循环，以便我可以扫描一个文件夹，其中包括所有行和列名并创建一个新的数据框。

这是我到目前为止所拥有的，我认为它只做列而不是行。

myfiles<-list.files()
for(file in mayflies){
if (file=="myrows.txt"){
myrows<-read.table(file, header=TRUE, sep="\t")
}
else{
tdataset<-read.table(file, header=TRUE, sep="\t")
mydataset<-cbind(mydataset, tdataset)
rm(tdataset)
}
}
}
row.names(meditates)<-myrows

如何在上面的代码中生成我的结果，从中创建一个文件夹，扫描所有行和列，并最终使用上面列出的第一组代码创建一个新的数据框？如果你能向我解释一些逻辑，那将非常有帮助。

Answer 1

我不完全确定你在问什么---你想重新创建你原来的data.frame吗？

使用您的最小示例：

for (i in 1:nrow(mtcars))
    write.table(mtcars[i,], file=paste("mtcars", as.character(i), ".txt", sep=""), row.names=FALSE, sep="\t")

以下代码将重构mtcars：

files <- list.files(pattern = ".txt$")           # List all .txt files
rows <- lapply(files, read.table, header = TRUE) # Read the files into list
res <- do.call(rbind, rows)                      # combine the data.frame
head(res)
#   mpg cyl  disp  hp drat   wt  qsec vs am gear carb
#1 21.0   6 160.0 110 3.90 2.62 16.46  0  1    4    4
#2 19.2   6 167.6 123 3.92 3.44 18.30  1  0    4    4
#3 17.8   6 167.6 123 3.92 3.44 18.90  1  0    4    4
#4 16.4   8 275.8 180 3.07 4.07 17.40  0  0    3    3
#5 17.3   8 275.8 180 3.07 3.73 17.60  0  0    3    3
#6 15.2   8 275.8 180 3.07 3.78 18.00  0  0    3    3

这就是你想要的吗？如果不是，请解释你想要什么作为输出。

编辑：作为循环：

files <- list.files(pattern = ".txt$")           # List all .txt files
res <- NULL
for (file in files) {
  row <- read.table(file, header = TRUE)
  res <- rbind(res, row)
}
head(res)
#    mpg cyl  disp  hp drat   wt  qsec vs am gear carb
# 1 21.0   6 160.0 110 3.90 2.62 16.46  0  1    4    4
# 2 19.2   6 167.6 123 3.92 3.44 18.30  1  0    4    4
# 3 17.8   6 167.6 123 3.92 3.44 18.90  1  0    4    4
# 4 16.4   8 275.8 180 3.07 4.07 17.40  0  0    3    3
# 5 17.3   8 275.8 180 3.07 3.73 17.60  0  0    3    3
# 6 15.2   8 275.8 180 3.07 3.78 18.00  0  0    3    3