你的问题对具体细节有点轻,所以我将做一些假设,以开始一种答案的骨架。
让我们制作一些假的 CSV 文件作为示例数据
将工作目录设置为包含数据的文件夹...
setwd("C:/my-csv-files")
制作 100 个 6 列乘 500 行的数据帧(以保持快速)...
df <- lapply(1:100, function(i) data.frame(cbind(1:500, matrix(sample(1000), 500, 5))))
从工作目录中的这些数据帧制作 100 个 csv 文件...
lapply(1:length(df), function(i) write.csv(df[[i]],file=paste("df",i,"csv",sep=".")))
现在我们可以重现您的问题并像这样快速将许多 CSV 文件读入 R ...
# create a list of all CSV files in all the folders
files <- (dir("C:/my-csv-files", recursive=TRUE, full.names=TRUE, pattern="\\.(csv|CSV)$"))
# read in the CSV files and add the filename of each file as a column to
# each dataset so we can trace back dodgy data
# so, create a function to read the CSV and get filenames
read.tables <- function(file.names, ...) {
require(plyr)
ldply(file.names, function(fn) data.frame(Filename=fn, read.csv(fn, ...)),.progress = 'text')
}
# execute function to read in data from each CSV, including file names of file that data comes from
mydata <- read.tables(files, stringsAsFactors = FALSE)
现在plot data,你说你只想要一个 CSV 文件中所有数据的图......
融入绘图格式,这X1
是您的时间变量,X2
toX5
是 CSV 文件中的其他变量
require(reshape2)
dat <- melt(mydata, id.vars = c("X1"), measure.vars = c("X2", "X3", "X4", "X5"))
这是您的时间变量与其他变量(颜色编码)的单个散点图。从您的问题中不清楚您想要绘制什么,所以请询问另一个更详细的问题。
require(ggplot2)
ggplot(dat, aes(X1, value)) +
geom_point(aes(colour = factor(variable)))
现在,将其保存为 PDF 或 PNG,请参阅?ggsave
此处的众多选项...
ggsave(file="myplot.pdf")
ggsave(file="myplot.png")
找到这些文件的位置
getwd()
要为每个 CSV 文件绘制一个图,这是一种方法
listcsvs <- lapply(files,function(i) read.csv(i, stringsAsFactors = FALSE))
names(listcsvs) <- files
require(reshape2)
require(ggplot2)
for (i in 1:length(files)) {
tmp <- melt(listcsvs[[i]], id.vars = "X1", measure.vars = c("X2", "X3", "X4", "X5"))
print(ggplot(tmp,aes(X1, value)) +
geom_point(aes(colour = factor(variable))) +
ggtitle(names(listcsvs[i]))
)
}
如果您使用的是RStudio,您可以滚动查看图表并将您想要保存为 PDF 或 PNG的图表导出。
这涵盖了您问题的主要部分:
- 将大量 CSV 文件读入 R
- 将数据绘制为一个散点图,针对一个变量显示多个变量
- 将数据绘制为每个 CSV 文件的一个散点图
- 将绘图保存为 PDF 或 PNG 文件
作为奖励,您已经获得了用于创建示例数据的代码,您可以在未来的问题中使用这些代码。通常,示例数据的质量越好,您得到的答案质量就越高(正如 Thomas 在他的评论中所建议的那样)。