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我想知道是否可以使用工作目录中每个文件的某些单元格创建一个新的数据框。例如说如果我有 2 个这样的数据框（请忽略这些数字，因为它们是随机的）：

在此处输入图像描述

假设在每个数据集中，第 4 行是我的值的总和，第 5 行是缺失值的数量。如果我将缺失值的数量表示为“M”，将列总和表示为“N”，那么我想要实现的是下表：

在此处输入图像描述

所以每个文件“N”和“M”都在 1 行中。

我在目录中有很多文件，所以我在列表中阅读了它们，但不确定在文件列表中执行此类任务的最佳方法是什么。

这是我显示的表格的示例代码以及我如何在列表中阅读它们：

 ##Create sample data

df = data.frame(Type = 'wind', v1=c(1,2,3,100,50), v2=c(4,5,6,200,60), v3=c(6,7,8,300,70))
df2 =data.frame(Type = 'test', v1=c(3,2,1,400,40), v2=c(2,3,4,500,30), v3=c(6,7,8,600,20))

# write to directory
write.csv(df, file = "sample1.csv", row.names = F)
write.csv(df2, file = "sample2.csv", row.names = F)

# read to list
mycsv = dir(pattern=".csv")
n <- length(mycsv) 
 
mylist <- vector("list", n) 
for(i in 1:n) mylist[[i]] <- read.csv(mycsv[i],header = TRUE)

如果你能给我一些关于这是否可能以及我应该如何处理的建议，我会非常感激？

非常感谢，
阿扬

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2 回答 2

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这应该有效：

processFile <- function(File) {
    d <- read.csv(File, skip = 4, nrows = 2, header = FALSE, 
                  stringsAsFactors = FALSE)
    dd <- data.frame(d[1,1], t(unlist(d[-1])))
    names(dd) <- c("ID", "v1N", "V1M", "v2N", "V2M", "v3N", "V3M") 
    return(dd)
}

ll <- lapply(mycsv, processFile)
do.call(rbind, ll)
#     ID v1N V1M v2N V2M v3N V3M
# 1 wind 100  50 200  60 300  70
# 2 test 400  40 500  30 600  20

（一个有点棘手/不寻常的位出现在第三行processFile()。这是一个代码片段，可以帮助您了解它是如何完成它的工作的。）

(d <- data.frame(a="wind", b=1:2, c=3:4))
#      a b c
# 1 wind 1 3
# 2 wind 2 4
t(unlist(d[-1]))
#      b1 b2 c1 c2
# [1,]  1  2  3  4
于 2012-04-04T13:39:01.047 回答
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警告：我不确定我是否完全理解你想要什么。我认为您正在阅读一个列表，并希望从该列表中选择具有该列表中相同行的某些数据框。然后，您要创建这些行的数据框并从长格式变为宽格式。

LIST <- lapply(2:3, function(i) {
        x <- mylist[[i]][4:5, ]
        x <- data.frame(x, row = factor(rownames(x)))
        return(x)
    }
)

DF <- do.call("rbind", LIST)  #lets you bind an unknown number of rows from a list
levels(DF$row) <- list(M =4, N = 5) #recodes rows 4 and 5 with M and N

wide <- reshape(DF, v.names=c("v1", "v2", "v3"), idvar=c("Type"),
    timevar="row", direction="wide") #reshape from long to wide

rownames(wide) <- 1:nrow(wide) #give proper row names
wide

这产生：

  Type v1.M v2.M v3.M v1.N v2.N v3.N
1 wind  100  200  300   50   60   70
2 test  400  500  600   40   30   20
于 2012-04-04T13:56:45.857 回答