由于链接的数据部分有点不干净,我根据这个示例数据向你展示你的问题核心问题的解决方案:
(name1 <- name2 <- name3 <- name4 <- name5 <- data.frame(matrix(1:12, 3, 4)))
# X1 X2 X3 X4
# 1 1 4 7 10
# 2 2 5 8 11
# 3 3 6 9 12
我们将数据保存到您工作目录的子目录中,名为"test"。
l <- mget(ls(pattern="^name"))
DIR <- "test"
# dir.create(DIR) # leave out if dir already exists
sapply(1:length(l), function(x)
write.table(l[[x]], file=paste0(DIR, "/", names(l)[x], ".dat"), row.names=FALSE))
现在我们看看"test"里面有什么。
dir(DIR)
# [1] "name1.dat" "name2.dat" "name3.dat" "name4.dat" "name5.dat"
现在我们按模式导入目录中的文件。我使用rio::import_list,它很好地将文件导入到一个列表中,并在其中使用data.table::fread。但是您自己的代码也可以正常工作。
# rm(list=ls()) # commented out for user safety
L <- rio::import_list(paste0(DIR, "/", dir(DIR, pattern="\\.dat$")), format="tsv")
要将它们保存为.Rdata,我们希望动态地为assign 命名,我们使用save() 中的list 选项来实现。
sapply(seq_along(L), function(x) {
tmp <- L[[x]]
assign(names(L)[x], tmp)
save(list=names(L)[x], file=paste0(DIR, "/", names(L)[x], ".Rdata"))
})
当我们列出目录时,我们看到数据已创建。
dir(DIR)
# [1] "name1.dat" "name1.Rdata" "name2.dat" "name2.Rdata" "name3.dat" "name3.Rdata"
# [7] "name4.dat" "name4.Rdata" "name5.dat" "name5.Rdata"
现在让我们看看对象名称是否也被正确创建:
# rm(list=ls()) # commented out for user safety
load("test/name1.Rdata")
ls()
# [1] "name1"
name1
# X1 X2 X3 X4
# 1 1 4 7 10
# 2 2 5 8 11
# 3 3 6 9 12
是这样的。
附加选项
我们也可以使用rvest 尝试更直接的方法。首先我们获取数据名称:
library(rvest)
dat.names <- html_attr(html_nodes(read_html(
"https://www2.stat.duke.edu/courses/Spring03/sta113/Data/Hand/Hand.html"),
"a"), "href")
并创建单独的链接:
links <- as.character(sapply(dat.names, function(x)
paste0("https://www2.stat.duke.edu/courses/Spring03/sta113/Data/Hand/", x)))
余数基本同上:
DIR <- "test"
# dir.create(DIR) # leave out if dir already exists
library(rio)
system.time(L <- import_list(links, format="tsv") ) # this will take a minute
sapply(seq_along(L), function(x) {
tmp <- L[[x]]
assign(names(L)[x], tmp)
save(list=names(L)[x], file=paste0(DIR, "/", names(L)[x], ".Rdata"))
})
# rm(list=ls()) # commented out for user safety
load("test/clinical.Rdata") # test a data set
clinical
# V1 V2 V3
# 1 26 31 57
# 2 51 59 110
# 3 21 11 32
# 4 40 34 74
# 5 138 135 273
但是,正如前面介绍中所述,部分数据有点不干净,您可能必须单独处理它们并根据大小写调整代码。