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粘贴数据帧中的行以匹配另一个数据帧的行长度

bind data-binding csv r

Nicolas Bourret · 技术社区 · 6 年前

从几个月前开始,我就在RStudio工作,但有一件事我很难做到。我有一个包含多个csv文件的目录,我需要在RStudio中导入这些文件。每个名称和日期有多个文件。

csv文件的格式实际上很奇怪。csv中的所有数据(数字)从第7行开始。问题是需要从收集的文件中分别提取信息(名称、日期、设备等)。

基本上 temp 中的数据帧 for 所有循环都有不同的行数(+200)。另一方面 info 所有数据帧都有一行(每个csv一行)。

我想用 信息 针对相关数据df\U groinbar的长度复制了行(在csv中)。不要忘记每个csv的长度( df_groinbar dataframe)不同,因此 信息 和 df\U丁坝 需要为每个csv调整。

df_groinbar <- data.frame()
info <- data.frame()
for (i in list.files("/Users/Nicolas/Dropbox/Groin Bar/"))
{
  type <- str_extract(i, "([A-Z]+)")
  temp <- read_csv(i, skip = 6, col_names = c("elapsed_time", "left_squeeze", "right_squeeze", "left_pull", "right_pull"))
  info_temp <- select(read_csv(i, skip = 2, n_max = 1), 1:6)
  df_groinbar <- rbind(df_groinbar, temp)
  info <- rbind(info, info_temp)
}

我尝试过smartbind函数和更多函数,但都没有成功。

非常感谢!

尼古拉斯

1 回复 | 直到 6 年前

Tung 6 年前

这就是你想要的吗?

library(tidyverse)

filePattern <- "\\.csv$"
fileList <- list.files(path = "./Csv test/", recursive = FALSE,
                       pattern = filePattern, full.names = TRUE)

read_file_custom <- function(fileName) {

  # skip 6 lines and select only the first 5 columns
  dat <- readr::read_csv(file = fileName, skip = 6, col_names = FALSE) %>% 
    select(., 1:5) 

  colName <- c("TimeFrame", "Left(squeeze)", "Left(pull)", "Right(squeeze)", "Right(pull)")
  names(dat) <- colName

  # now read the 3rd and 4th lines & keep only the first 6 columns
  indi_info <- readr::read_csv(file = fileName, skip = 2, col_names = TRUE, n_max = 1) %>% 
    select(., 1:6)

  # transfer individual data to dat
  dat <- dat %>% 
    mutate(NAME   = indi_info$NAME,
           DATE   = indi_info$DATE,
           TIME   = indi_info$TIME,
           DEVICE = indi_info$DEVICE,
           MODE   = indi_info$MODE,
           TEST   = indi_info$TEST)

  return(dat)
}

# Loop through all the files using map_df, read data 
# and create a FileName column to store filenames
# Clean up filename: remove file path and extension
# Bind all files together

result <- fileList %>%
  purrr::set_names(nm = (basename(.) %>% tools::file_path_sans_ext())) %>%
  purrr::map_df(read_file_custom, .id = "FileName") 
result

#> # A tibble: 10,460 x 12
#>    FileName        TimeFrame `Left(squeeze)` `Left(pull)` `Right(squeeze)`
#>    <chr>               <dbl>           <dbl>        <dbl>            <dbl>
#>  1 Arianne-Robill~    0.0200          -1.00          2.25           -1.25 
#>  2 Arianne-Robill~    0.0400          -1.00          2.25           -1.25 
#>  3 Arianne-Robill~    0.0600          -1.00          2.25           -1.25 
#>  4 Arianne-Robill~    0.0800          -1.00          2.25           -1.25 
#>  5 Arianne-Robill~    0.100           -1.00          2.25           -1.25 
#>  6 Arianne-Robill~    0.120           -1.00          2.00           -1.25 
#>  7 Arianne-Robill~    0.140           -1.00          2.00           -1.00 
#>  8 Arianne-Robill~    0.160           -0.750         2.00           -1.00 
#>  9 Arianne-Robill~    0.180           -0.750         1.75           -0.750
#> 10 Arianne-Robill~    0.200           -0.750         1.75           -0.750
#> # ... with 10,450 more rows, and 7 more variables: `Right(pull)` <dbl>,
#> #   NAME <chr>, DATE <chr>, TIME <time>, DEVICE <chr>, MODE <chr>,
#> #   TEST <chr>

创建日期:2018年3月28日 reprex package (v0.2.0)。