Блог

У меня есть папка под названием «HUC» с 2100 файлами, каждый из которых назван аббревиатурой и номером. В каждом файле есть три столбца данных, идентичных по длине и с одинаковыми заголовками. У меня есть еще один файл под названием «средства» с 2100 rows годом . Каждый row из них соответствует одному file из них в папке HUC и назван соответствующим образом.

Например, строка A2 в «означает» содержит «1010001» (его название), а B2 содержит данные о средствах. Данные строки «1010001» соответствуют файлу в папке HUCs под названием «mricgcm_1010001».

Мне нужно каким-то образом скопировать каждую строку из файла «средства» по одной за раз и поместить данные (три ячейки в строке) в соответствующий файл в новом диапазоне столбцов. Таким образом, текущие данные в файле HUC находятся в столбцах A/B/C, а новые данные «означает» могут быть помещены в D/E/F (или какой-либо эквивалент с разделителями).

Если бы существовала только одна папка с 2100 файлами, я бы подумал о том, чтобы сделать это вручную. Но у меня есть несколько похожих папок. Я даже не могу сообразить, как это сделать. Возможно ли это в R? Я старался изо всех сил, но, пожалуйста, спросите, нуждается ли это в дальнейших объяснениях.

Это начало списка файлов HUC:

 mricgcm_1010002.csv
mricgcm_1010003.csv
mricgcm_1030001.csv
mricgcm_1040001.csv
mricgcm_1040002.csv
mricgcm_1050001.csv
mricgcm_1050002.csv
mricgcm_1070002.csv
mricgcm_1080107.csv
mricgcm_1080204.csv
mricgcm_1090003.csv
mricgcm_1100001.csv
mricgcm_1100002.csv
mricgcm_1100003.csv
mricgcm_1200001.csv
 

Это рабочий лист в файле «средства».:

 HUC     Means
1010002 141.0727273
1010003 148.6072727
1030001 158.3327273
1040001 181.1127273
1040002 222.78
1050001 163.4818182
1050002 231.9272727
1070002 201.5018182
1080107 183.0545455
1080204 197.3836364
1090003 209.14
1100001 193.0472727
1100002 186.1963636
1100003 199.2854545
1200001 1.021818182
 

Вот что сейчас содержат файлы HUC:

 HUC             Year    Predicted
mricgcm_1010002 1961    10.8
mricgcm_1010002 1962    4.6
mricgcm_1010002 1963    0.8
mricgcm_1010002 1964    66.3
mricgcm_1010002 1965    20.4
mricgcm_1010002 1966    8.5
mricgcm_1010002 1967    13.5
mricgcm_1010002 1968    3.7
mricgcm_1010002 1969    59.2
mricgcm_1010002 1970    13.8
mricgcm_1010002 1971    5.5
mricgcm_1010002 1972    1.9
mricgcm_1010002 1973    9.9
mricgcm_1010002 1974    11.7
mricgcm_1010002 1975    52.4
 

И это и пример того, что я хотел бы в результате, для каждого файла:

 HUC             Year    Predicted HUC       Mean
mricgcm_1010002 1961    10.8      1010002   141.0727273
mricgcm_1010002 1962    4.6                 141.0727273
mricgcm_1010002 1963    0.8                 141.0727273
mricgcm_1010002 1964    66.3                141.0727273
mricgcm_1010002 1965    20.4                141.0727273
mricgcm_1010002 1966    8.5                 141.0727273
mricgcm_1010002 1967    13.5                141.0727273
mricgcm_1010002 1968    3.7                 141.0727273
mricgcm_1010002 1969    59.2                141.0727273
mricgcm_1010002 1970    13.8                141.0727273
mricgcm_1010002 1971    5.5                 141.0727273
mricgcm_1010002 1972    1.9                 141.0727273
mricgcm_1010002 1973    9.9                 141.0727273
mricgcm_1010002 1974    11.7                141.0727273
mricgcm_1010002 1975    52.4                141.0727273
 

Примечание, FTR: Среднее значение НЕ является средним значением столбца прогнозируемых данных, иначе я мог бы просто запустить формулу среднего значения для этого столбца. Это среднее значение исторических данных, полученных из других источников.

Это то, что я получаю сейчас:

 Designation HUC YEAR    RO_MM   HIST    HUC Historic Mean   D
mricgcm 1010004 1961    71.8                
mricgcm 1010004 1962    119             
mricgcm 1010004 1963    177.7               
mricgcm 1010004 1964    166             
mricgcm 1010004 1965    159             
mricgcm 1010004 1966    180.3
 

Итак, что-то происходит, но данных нет.

Вот мое решение. Структура каталога такова

 .
├── copy_means_to_FUCs.R
├── HUCs
│  ├── mricgcm_1010001.csv
│  └── mricgcm_1010002.csv
└── means.csv
 

Затем код организуется следующим образом

 library(data.table)
# install.packages("qpcR") 

means <- fread("means.csv")
means$HUC <- as.character(means$HUC)

# get all file's name
fn <- list.files("./HUCs",pattern="*.csv",full.names = TRUE)

f_paste <- function(x){
  csv <- fread(x)
  num <- gsub(".*_(.*).csv","\1",x)
  tmp <- cbind(csv,means[num == HUC,]) # match row by name then cbind them
  #tmp <- qpcR:::cbind.na(csv, means[num == HUC,])
  fwrite(tmp,x)
  invisible(return(NULL)) 
}

invisible(lapply(fn, f_paste)) # Attention: run once is enough
 

Несовершенство заключается в том, что строка из means заполняется во всех строках из-за cbind . Я думаю, что это не основная проблема, которую нужно решить.
( Вы можете ответить cbind , qpcR:::cbind.na(csv, means[num == HUC,]) чтобы решить эту проблему)