Блог

У меня есть имена <InputData>.<TestName>.csv файлов, и я хотел бы построить графики для каждого теста. Лучший способ, который я вижу для этого, — это создать одну таблицу R для каждого имени теста. Каждый тест создает одни и те же столбцы данных, поэтому я хотел бы собрать все данные для каждого теста в R-базу данных с дополнительным столбцом для входных данных.

Я бы хотел сделать:

 read.tables(c("B217.SE.csv", "C10.SE.csv"), sep=",")
 

производит (например):

        Filename  col1   col2
1   B217.SE.csv     1      2
2   B217.SE.csv     2      4
3   C10.SE.csv      3      1
4   C10.SE.csv      4      5
 

Как правильно это сделать? Какая-то существующая функция, о которой я не знаю? Написание его на языке R с использованием цикла for?

Я не могу проверить это на ваших данных, но вы захотите использовать apply функцию типа, подобную этой:

 data <- do.call("rbind", lapply(c("file1", "file2"), function(fn) 
           data.frame(Filename=fn, read.csv(fn)
))
 

Или вы можете упростить его с помощью plyr . Вот примерное моделирование того, как это будет работать (с использованием фреймов данных вместо файлов):

 > df1 <- data.frame(c1=1:5, c2=rnorm(5))
> df2 <- data.frame(c1=3:7, c2=rnorm(5))
 

В этом случае я буду использовать get вместо read.csv :

 > data <- ldply(c("df1", "df2"), function(dn) data.frame(Filename=dn, get(dn)))
> data
  Filename c1          c2
1  df1  1 -0.15679732
2  df1  2 -0.19392102
3  df1  3  0.01369413
4  df1  4 -0.73942829
5  df1  5 -1.27522427
6  df2  3 -0.33944114
7  df2  4 -0.12509065
8  df2  5  0.11225053
9  df2  6  0.88460684
10 df2  7 -0.70710520
 

Редактировать

Следуя предложению Марека, вы можете либо перезаписать, либо создать свою собственную функцию:

 read.tables <- function(file.names, ...) {
    require(plyr)
    ldply(file.names, function(fn) data.frame(Filename=fn, read.csv(fn, ...)))
}

data <- read.tables(c("filename1.csv", "filename2.csv"))
 

Попробуйте это:

 ## take files.
files <- list.files(pattern=".csv")
## read data using loop
DF <- NULL
for (f in files) {
   dat <- read.csv(f, header=T, sep="t", na.strings="", colClasses="character")
   DF <- rbind(DF, dat)
}