Извлечение таблицы из текстового файла

Я пытаюсь извлечь таблицы из текстовых файлов и нашел несколько более ранних постов здесь, посвященных аналогичным вопросам. Однако, похоже, никто не работает эффективно с моей проблемой. Самый полезный ответ, который я нашел, - это один из моих предыдущих вопросов: R: удаление заголовков, нижних и нижних колонтитулов при чтении CSV-файла.

Пример фиктивного текстового файла содержит:

> 
> 
> ###############################################################################
> 
> # Display AICc Table for the models above
> 
> 
> collect.models(, adjust = FALSE)
      model npar  AICc  DeltaAICc weight  Deviance
13      P1   19    94      0.00     0.78      9
12      P2   21    94      2.64     0.20      9
10      P3   15    94      9.44     0.02      9
2       P4   11    94    619.26     0.00      9
> 
> 
> ###############################################################################
> 
> # the three lines below count the number of errors in the code above
> 
> cat("ERROR COUNT:", .error.count, "\n")
ERROR COUNT: 0 
> options(error = old.error.fun)
> rm(.error.count, old.error.fun, new.error.fun)
> 
> ##########
> 
> 

Я написал следующий код для извлечения желаемой таблицы:

my.data <- readLines('c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log')

top    <- '> collect.models\\(, adjust = FALSE)'
bottom <- '> # the three lines below count the number of errors in the code above'

my.data <- my.data[-c(grep(bottom, my.data):length(my.data))]
my.data <- my.data[-c(1:grep(top, my.data))]
my.data <- my.data[c(1:(length(my.data)-4))]
aa      <- as.data.frame(my.data)
aa

write.table(my.data, 'c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log.extraction.txt', quote=F, col.names=F, row.name=F)
my.data2 <- read.table('c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log.extraction.txt', header = TRUE, row.names = c(1))
my.data2
   model npar AICc DeltaAICc weight Deviance
13    P1   19   94      0.00   0.78        9
12    P2   21   94      2.64   0.20        9
10    P3   15   94      9.44   0.02        9
2     P4   11   94    619.26   0.00        9

Я бы предпочел не писать, а потом читать my.data получить желаемый фрейм данных. До этого шага текущий код возвращает вектор строк для my.data:

[1] "      model npar  AICc  DeltaAICc weight  Deviance" "13      P1   19    94      0.00     0.78      9"   
[3] "12      P2   21    94      2.64     0.20      9"    "10      P3   15    94      9.44     0.02      9"   
[5] "2       P4   11    94    619.26     0.00      9"

Есть ли способ, как я могу преобразовать вышеупомянутый вектор строк в кадр данных, как в dummy.log.extraction.txt без записи, а затем чтения my.data?

Линия:

aa <- as.data.frame(my.data)

возвращает следующее, что выглядит так, как я хочу:

#                                              my.data
# 1       model npar  AICc  DeltaAICc weight  Deviance
# 2    13      P1   19    94      0.00     0.78      9
# 3    12      P2   21    94      2.64     0.20      9
# 4    10      P3   15    94      9.44     0.02      9
# 5    2       P4   11    94    619.26     0.00      9

Тем не мение:

dim(aa)
# [1] 5 1

Если я могу разделить aa в столбцы, то я думаю, что у меня будет то, что я хочу без необходимости писать, а затем прочитать my.data,

Я нашел пост: Извлечение данных из текстовых файлов. Однако в опубликованном ответе у рассматриваемой таблицы, кажется, есть фиксированное количество строк. В моем случае количество строк может варьироваться от 1 до 20. Также я бы предпочел использовать base R, В моем случае я думаю, что количество строк между bottom и последняя строка таблицы является константой (здесь 4).

Я также нашел пост: Как извлечь данные из текстового файла, используя R или PowerShell? Однако в моем случае ширина столбцов не фиксирована, и я не знаю, как разделить строки (или строки), чтобы было только семь столбцов.

Учитывая все вышесказанное, возможно, мой вопрос на самом деле, как разделить объект aa в столбцы. Спасибо за любой совет или помощь.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Реальные журналы создаются суперкомпьютером и содержат до 90000 строк. Тем не менее, количество строк сильно варьируется между журналами. Вот почему я использовал top а также bottom,

4 ответа

Решение

Может быть, ваш настоящий файл журнала совершенно другой и более сложный, но с этим вы можете использовать read.table напрямую, вы просто должны играть с правильными параметрами.

data <- read.table("c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log",
                   comment.char = ">",
                   nrows = 4,
                   skip = 1,
                   header = TRUE,
                   row.names = 1)

str(data)
## 'data.frame':    4 obs. of  6 variables:
##  $ model    : Factor w/ 4 levels "P1","P2","P3",..: 1 2 3 4
##  $ npar     : int  19 21 15 11
##  $ AICc     : int  94 94 94 94
##  $ DeltaAICc: num  0 2.64 9.44 619.26
##  $ weight   : num  0.78 0.2 0.02 0
##  $ Deviance : int  9 9 9 9

data
##    model npar AICc DeltaAICc weight Deviance
## 13    P1   19   94      0.00   0.78        9
## 12    P2   21   94      2.64   0.20        9
## 10    P3   15   94      9.44   0.02        9
## 2     P4   11   94    619.26   0.00        9

read.table и его семья теперь имеет возможность читать текст:

> df <- read.table(text = paste(my.data, collapse = "\n"))
> df
   model npar AICc DeltaAICc weight Deviance
13    P1   19   94      0.00   0.78        9
12    P2   21   94      2.64   0.20        9
10    P3   15   94      9.44   0.02        9
2     P4   11   94    619.26   0.00        9
> summary(df)
 model       npar           AICc      DeltaAICc          weight         Deviance
 P1:1   Min.   :11.0   Min.   :94   Min.   :  0.00   Min.   :0.000   Min.   :9  
 P2:1   1st Qu.:14.0   1st Qu.:94   1st Qu.:  1.98   1st Qu.:0.015   1st Qu.:9  
 P3:1   Median :17.0   Median :94   Median :  6.04   Median :0.110   Median :9  
 P4:1   Mean   :16.5   Mean   :94   Mean   :157.84   Mean   :0.250   Mean   :9  
        3rd Qu.:19.5   3rd Qu.:94   3rd Qu.:161.90   3rd Qu.:0.345   3rd Qu.:9  
        Max.   :21.0   Max.   :94   Max.   :619.26   Max.   :0.780   Max.   :9  

Это выглядит странно, что вы должны прочитать консоль R. Как бы то ни было, вы можете использовать тот факт, что строки в вашей таблице начинаются с цифры и извлекать интересующую вас строку, используя что-то вроде ^[0-9]+, затем read.table как показано @kohske делать все остальное.

readLines('c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log')
idx <- which(grepl('^[0-9]+',ll))
idx <- c(min(idx)-1,idx)   ## header line 
read.table(text=ll[idx])   
 model npar AICc DeltaAICc weight Deviance
13    P1   19   94      0.00   0.78        9
12    P2   21   94      2.64   0.20        9
10    P3   15   94      9.44   0.02        9
2     P4   11   94    619.26   0.00        9

Спасибо тем, кто разместил ответы. Из-за размера, сложности и изменчивости фактических файлов журнала, я думаю, что мне нужно продолжать использовать переменные top а также bottom, Тем не менее, я использовал элементы ответа Дикоа, чтобы придумать следующее.

my.data <- readLines('c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log')

top    <- '> collect.models\\(, adjust = FALSE)'
bottom <- '> # the three lines below count the number of errors in the code above'

my.data <- my.data[-c(grep(bottom, my.data):length(my.data))]
my.data <- my.data[-c(1:grep(top, my.data))]

x <- read.table(text=my.data, comment.char = ">")
x

#    model npar AICc DeltaAICc weight Deviance
# 13    P1   19   94      0.00   0.78        9
# 12    P2   21   94      2.64   0.20        9
# 10    P3   15   94      9.44   0.02        9
# 2     P4   11   94    619.26   0.00        9

Вот еще более простой код:

my.data <- readLines('c:/users/mmiller21/simple R programs/dummy.log')

top    <- '> collect.models\\(, adjust = FALSE)'
bottom <- '> # the three lines below count the number of errors in the code above'

my.data  <- my.data[grep(top, my.data):grep(bottom, my.data)]

x <- read.table(text=my.data, comment.char = ">")
x
Другие вопросы по тегам