जैसा कि एक पाइपलाइन है जो इसे पढ़ता है और इसे संसाधित करता है। अंत में नोट के अनुसार डेटा L में मान लें। आपको इसे L <- readLines("myfile.dat") जैसे कुछ बनाने की आवश्यकता होगी।
trimws का उपयोग करके अग्रणी और पिछली सफेद जगह का ट्रिम करें - इस चरण की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन अगर डेटा की रेखाओं की शुरुआत में डेटा व्हाइटस्पेस हो तो यह चोट नहीं पहुंचा सकता है। फिर grep लाइनों से शुरू होने वाली रेखाओं में varv, a, r, = को एक स्थान के साथ बदलकर और कोमा को एक नई लाइन के साथ बदलना। यह इसे इस रूप में रखता है कि read.table इसे 2 कॉलम डेटा फ्रेम में पढ़ सकता है जिसमें पहला कॉलम 1, 2, 3 है, इसके बाद पुनरावृत्ति संख्या और दूसरा कॉलम var1, var2, var3 और data सभी का मान है प्रत्येक समूह के लिए दोहराया। हम अभिव्यक्ति cumsum(...) %/% 2 अभिव्यक्ति का उपयोग करके क्रमिक रनों की पहचान करके समूहबद्ध चर बनाते हैं। यह मानता है कि प्रति समूह कम से कम 2 पुनरावृत्तियों (0 और 1) हैं। (दिखाए गए आंकड़ों से यह एपर्स है कि यह मामला है, लेकिन यदि नहीं, तो इसे बाद में दिखाए गए अतिरिक्त कोड के साथ संबोधित किया जा सकता है।) अंत में, समूह अभिव्यक्ति द्वारा विभाजित किया गया है और प्रत्येक ऐसे विभाजित समूह को आवश्यक डेटा फ्रेम में पुन: कार्य करना है।
library(purrr)
L %>%
trimws %>%
grep(pattern = "^\\d|var", value = TRUE) %>%
chartr(old = "var=,", new = " \n") %>%
read.table(text = .) %>%
split(cumsum(c(FALSE, diff(.$V1) != 1)) %/% 2) %>%
map_df(function(x) data.frame(var1 = x[1, 2], var2 = x[2, 2],
var3 = x[3, 2],iteration = x[-(1:3), 1], data = x[-(1:3), 2]))
दे रही है:
var1 var2 var3 iteration data
1 0 -5 1.8 0 1.203
2 0 -5 1.8 1 1.206
3 0 -5 1.8 2 2.206
4 0 -5 1.8 3 1.201
5 0 -5 1.8 4 1.204
6 0 -5 1.8 5 1.204
7 0 -5 1.8 6 1.204
8 10 -5 1.8 0 1.203
9 10 -5 1.8 1 1.206
10 10 -5 1.8 2 2.206
11 10 -5 1.8 3 1.201
भिन्नता कोड की यह विविधता मामले में जहां केवल एक यात्रा है संभालती है, यानी यात्रा 0, और कुछ की कीमत पर समूहीकरण गणना को सरल कोड की अधिक लाइनें। यहां 99 99 के दो उदाहरण हो सकते हैं जो डेटा में प्रकट नहीं होते हैं।
L %>%
grep(pattern = "^\\s*\\d|var", value = TRUE) %>%
sub(pattern = "var", replacement = "-9999 var") %>%
gsub(pattern = "[^0-9.,-]", replacement = " ") %>%
gsub(pattern = ",", replacement = "\n") %>%
strsplit("\\s+") %>%
unlist %>%
as.numeric %>%
split(cumsum(. == -9999)) %>%
map_df(function(x) {
x <- t(matrix(x[-1], 2))
data.frame(var1 = x[1, 2], var2 = x[2, 2], var3 = x[3, 2],
iteration = x[-(1:3), 1], data = x[-(1:3), 2])
})
dplyr/tidyr हम बारी-बारी से dplyr और tidyr संकुल इस्तेमाल कर सकते हैं।vars में 3 कॉलम var1, var2 और var3 और प्रति समूह एक पंक्ति है। values में एक कॉलम है जिसमें पुनरावृत्ति और डेटा के नेस्टेड दो कॉलम डेटा फ्रेम होते हैं और प्रति समूह एक पंक्ति होती है लेकिन प्रत्येक ऐसी पंक्ति में कई पंक्तियों का डेटा फ्रेम होता है।
library(tidyr)
library(dplyr)
vars <- L %>%
grep(pattern = "var", value = TRUE) %>%
gsub(pattern = "[=,]", replacement = " ") %>%
read.table(text = ., col.names = c(NA, "var1", NA, "var2", NA, "var3")) %>%
select(var1, var2, var3)
values <- L %>%
trimws %>%
grep(pattern = "^\\d", value = TRUE) %>%
read.table(text = ., col.names = c("iteration", "data")) %>%
mutate(g = cumsum(iteration == 0)) %>%
nest(-g) %>%
select(-g)
cbind(vars, values) %>% unnest
नोट:
Lines <- "Measurement: mc
Loop:
var1=0, var2=-5, var3=1.8
values:
iteration data
0 1.203
1 1.206
2 2.206
3 1.201
4 1.204
5 1.204
6 1.204
statistics:
max 1.206
min 1.201
mean 1.204
stddev 0.001
avgdev 0.001
failedtimes 0
Measurement: mc
Loop:
var1=10, var2=-5, var3=1.8
values:
iteration data
0 1.203
1 1.206
2 2.206
3 1.201
statistics:
max 1.206
min 1.201
mean 1.204
stddev 0.001
avgdev 0.001
failedtimes 0"
L <- readLines(textConnection(Lines))
आप 'का उपयोग कर read.table' के' skip' और 'nrows' तर्क' iteration' और 'डेटा' स्तंभों पर कब्जा करने की कोशिश की है? – adatum
ओह, और यदि यह एक निश्चित चौड़ाई स्वरूपित फ़ाइल है, तो इसके लिए 'read.fwf' है। – adatum