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我知道以前有人问过这个问题，但是以前帖子的答案似乎无法解决我的问题。

我有几十个制表符分隔的 .txt 文件。每个文件有两列（“pos”、“score”）。我想将所有“分数”列编译到一个包含多个列的文件中。每个文件中的行数各不相同，它们与编译无关。

如果有人可以指导我如何实现这一点，最好是在 R 中，那将很有帮助。

或者，我的最终目标是从每个文件中读取“分数”列的中位数和平均值。因此，如果可以实现这一点，无论是否编译文件，它都会更有帮助。

谢谢。

更新：

尽管个人代码忍者的想法很吸引人，但我知道这仍然是一个幻想。抱歉没有说清楚。

我试过 lapply 和 Reduce，例如，

> files <- dir(pattern="X.*\\.txt$")
> File_list <- lapply(filesToProcess,function(score)
+  read.table(score,header=TRUE,row.names=1))
> File_list <- lapply(files,function(z) z[c("pos","score")])
> out_file <- Reduce(function(x,y) {merge(x,y,by=c("pos"))},File_list)

考虑到我有可变的行号，我知道这没有任何意义。我也试过 plyr

> files <- list.files()
> out_list <- llply(files,read.table)

以及 cbind 和 rbind。通常我会收到一条错误消息，因为行号不匹配，或者我只是将所有“分数”数据编译到一列中。

关于类似帖子的建议（例如，在 R 中合并多个 csv 文件、同时在列表中合并多个 data.frames以及在具有不同行数的列表中合并多个文件）并没有帮助。

我希望这能解决问题。

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2 回答 2

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这个问题可以分两步解决：

步骤 1.将 csv 文件中的数据读取到数据框列表中，其中files是文件名向量。如果您需要向 中添加额外的参数read.csv，请按如下所示添加它们。详情请参阅?lapply。

list_of_dataframes <- lapply(files, read.csv, stringsAsFactors = FALSE)

步骤 2.计算每个数据帧的均值：

means <- sapply(list_of_dataframes, function(df) mean(df$score))

当然，您始终可以像这样一步完成：

means <- sapply(files, function(filename) mean(read.csv(filename)$score))
于 2013-05-02T19:55:56.700 回答
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我想你想要这样的东西：

all_data = do.call(rbind, lapply(files,
                                 function(f) {
                                   cbind(read.csv(f), file_name=f)
                                 }))

然后，您可以执行您喜欢的任何“按”类型的操作。此外，不要忘记调整各种read.csv选项以满足您的需求。

例如，一旦您拥有上述内容，您就可以执行以下操作（以及更多）：

library(data.table)
dt = data.table(all_data)

dt[, list(mean(score), median(score)), by = file_name]

一个小提示：您也可以使用data.table'sfread来读取文件，而不是使用 theread.table及其派生类，这样会快得多，而且当我们使用它时，请使用rbindlist而不是do.call(rbind,.

于 2013-05-02T19:39:54.473 回答