如何从文本文件中读取信息?

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了如何从文本文件中读取信息?前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有数百个文本文件,每个文件中包含以下信息:
*****Auto-Corelation Results******
1     .09    -.19     .18     non-Significant

*****STATISTICS FOR MANN-KENDELL TEST******
S=  609
VAR(S)=      162409.70
Z=           1.51
Random : No trend at 95%

*****SENs STATISTICS ******
SEN SLOPE =  .24

现在,我想读取所有这些文件,并从每个文件(例如.24)“收集”Sen的统计信息,并将其与相应的文件名一起编译成一个文件.我必须在R里做.

我使用过CSV文件,但不知道如何使用文本文件.

这是我现在使用的代码

require(gtools)
GG <- grep("*.txt",list.files(),value = TRUE)
GG<-mixedsort(GG)
S <- sapply(seq(GG),function(i){
X <- readLines(GG[i])
grep("SEN SLOPE",X,value = TRUE)
})
spl <- unlist(strsplit(S,".*[^.0-9]"))
SenStat <- as.numeric(spl[nzchar(spl)])
SenStat<-data.frame( SenStat,file = GG)
write.table(SenStat,"sen.csv",sep = ",",row.names = FALSE)

当前代码无法正确读取所有值并给出此错误

Warning message:
NAs introduced by coercion

另外,我没有将文件名作为Output的另一列.请帮忙!

诊断1

代码也在读取=符号.这是print(spl)的输出

[1] ""       "5.55"   ""       "-.18"   ""       "3.08"   ""       "3.05"   ""       "1.19"   ""       "-.32"  
[13] ""       ".22"    ""       "-.22"   ""       ".65"    ""       "1.64"   ""       "2.68"   ""       ".10"   
[25] ""       ".42"    ""       "-.44"   ""       ".49"    ""       "1.44"   ""       "=-1.07" ""       ".38"   
[37] ""       ".14"    ""       "=-2.33" ""       "4.76"   ""       ".45"    ""       ".02"    ""       "-.11"  
[49] ""       "=-2.64" ""       "-.63"   ""       "=-3.44" ""       "2.77"   ""       "2.35"   ""       "6.29"  
[61] ""       "1.20"   ""       "=-1.80" ""       "-.63"   ""       "5.83"   ""       "6.33"   ""       "5.42"  
[73] ""       ".72"    ""       "-.57"   ""       "3.52"   ""       "=-2.44" ""       "3.92"   ""       "1.99"  
[85] ""       ".77"    ""       "3.01"

诊断2

发现我认为的问题.负号有点棘手.在某些文件

SEN SLOPE =-1.07
SEN SLOPE = -.11

由于=之后的差距,我正在为第一个获得NAs,但是代码正在读取第二个.如何修改正则表达式来解决这个问题?谢谢!

解决方法

假设“text.txt”是您的文本文件之一.使用readLines读入R,可以使用grep查找包含SEN SLOPE的行.如果没有其他参数,grep将返回找到正则表达式的元素的索引号.在这里,我们发现它是第11行.添加value = TRUE参数以获取读取的行.
x <- readLines("text.txt")
grep("SEN SLOPE",x)
## [1] 11
( gg <- grep("SEN SLOPE",x,value = TRUE) )
## [1] "SEN SLOPE =  .24"

要查找工作目录中的所有.txt文件,我们可以使用带有正则表达式的list.files.

list.files(pattern = "*.txt")
## [1] "text.txt"

循环播放多个文件

我创建了第二个文本文件text2.txt,其中包含不同的SEN SLOPE值,以说明如何将此方法应用于多个文件.我们可以使用sapply,然后使用strsplit来获取所需的spl值.

GG <- list.files(pattern = "*.txt")
S <- sapply(seq_along(GG),function(i){
    X <- readLines(GG[i])
    ifelse(length(X) > 0,grep("SEN SLOPE",value = TRUE),NA)
    ## added 04/23/14 to account for empty files (as per comment)
})
spl <- unlist(strsplit(S,split = ".*((=|(\\s=))|(=\\s|\\s=\\s))"))
## above regex changed to capture up to and including "=" and 
## surrounding space,if any - 04/23/14 (as per comment)
SenStat <- as.numeric(spl[nzchar(spl)])

然后我们可以将结果放入数据框并将其发送到具有write.table的文件

( SenStatDf <- data.frame(SenStat,file = GG) )
##   SenStat      file
## 1    0.46 text2.txt
## 2    0.24  text.txt

我们可以将它写入文件

write.table(SenStatDf,"myFile.csv",row.names = FALSE)

更新于2014年7月21日:

由于结果被写入文件,因此可以更加简单(和更快)

( SenStatDf <- cbind(
      SenSlope = c(lapply(GG,function(x){
          y <- readLines(x)
          z <- y[grepl("SEN SLOPE",y)]
          unlist(strsplit(z,split = ".*=\\s+"))[-1]
          }),recursive = TRUE),file = GG
 ) )
#      SenSlope file       
# [1,] ".46"   "test2.txt"
# [2,] ".24"   "test.txt"

然后写入和读入R

write.table(SenStatDf,"myFile.txt",row.names = FALSE)
read.table("myFile.txt",header = TRUE)
#   SenSlope      file
# 1     1.24 test2.txt
# 2     0.24  test.txt

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