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使用 R 从具有多列的数据框中读取并构建表格

发布于 2024-12-13 08:35:13 字数 6608 浏览 0 评论 0原文

我想将此输出文件（gibbs_samples）读入R并创建一个迭代次数（1-44）和方差之间的表格。最终表格应有 10 列，每列： 用

"iter","va1","cova12","va2","vc1","covc12","vc2","ev1","cove12","ev2"

空格分隔：

1 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860 0.5173E-01 0.1542E-01 0.2297
2
.
.
44

注：

i) 前 10 行应忽略

ii) 第二列中的数字 9 删除，每 3 行应落下在同一行中，

 example:

          1       9
 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860     0.5173E-01
 0.1542E-01 0.2297

应形成第一行：

1 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860 0.5173E-01 0.1542E-01 0.2297

iii) 左边距和数字之间有一个空格

iv) 某些列（主要是第 1 列和第 2 列）之间没有空格

示例：

      21       9
 0.2331E-01-0.1479E-03 0.7441E-02 0.2520E-01 0.1537E-01 0.5753E-01 0.7325E-01
 0.2136E-01 0.1439    
      22       9
 0.2377E-01-0.2597E-03 0.7385E-02 0.2614E-01 0.1565E-01 0.6142E-01 0.7073E-01
 0.1946E-01 0.1424

下面是输出文件“gibbs_samples”：

          -1       9       4
        1    6    6    1    1
        2    6    6    1    2
        3    6    6    2    2
        4    7    7    1    1
        5    7    7    1    2
        6    7    7    2    2
        7    0    0    1    1
        8    0    0    1    2
        9    0    0    2    2
       1       9
 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860     0.5173E-01
 0.1542E-01 0.2297    
       2       9
 0.2315E-01 0.1457E-02 0.8491E-02 0.3538E-01 0.1838E-01 0.9397E-01 0.6191E-01
 0.1684E-01 0.1538    
       3       9
 0.2311E-01 0.1363E-02 0.8228E-02 0.3032E-01 0.1593E-01 0.7850E-01 0.6831E-01
 0.1998E-01 0.1450    
       4       9
 0.2282E-01 0.1120E-02 0.7982E-02 0.2935E-01 0.1425E-01 0.7046E-01 0.6993E-01
 0.1987E-01 0.1411    
       5       9
 0.2263E-01 0.1138E-02 0.7893E-02 0.2935E-01 0.1524E-01 0.6388E-01 0.7037E-01
 0.1909E-01 0.1439    
       6       9
 0.2202E-01 0.1260E-02 0.7649E-02 0.3002E-01 0.1776E-01 0.6507E-01 0.7196E-01
 0.2067E-01 0.1429    
       7       9
 0.2229E-01 0.9052E-03 0.7424E-02 0.3015E-01 0.1945E-01 0.6771E-01 0.7075E-01
 0.2017E-01 0.1438    
       8       9
 0.2163E-01 0.7266E-03 0.7327E-02 0.3211E-01 0.2199E-01 0.6600E-01 0.7120E-01
 0.1876E-01 0.1458    
       9       9
 0.2134E-01 0.6320E-03 0.7375E-02 0.3316E-01 0.1930E-01 0.6214E-01 0.7083E-01
 0.2038E-01 0.1465    
      10       9
 0.2188E-01 0.8527E-03 0.7504E-02 0.2835E-01 0.1504E-01 0.6133E-01 0.7096E-01
 0.1839E-01 0.1458    
      11       9
 0.2111E-01 0.9058E-03 0.7598E-02 0.2629E-01 0.1543E-01 0.6452E-01 0.7105E-01
 0.2034E-01 0.1450    
      12       9
 0.2129E-01 0.7306E-03 0.7787E-02 0.2844E-01 0.1472E-01 0.6338E-01 0.7284E-01
 0.1831E-01 0.1452    
      13       9
 0.2163E-01 0.7417E-03 0.7484E-02 0.2881E-01 0.1532E-01 0.6110E-01 0.7104E-01
 0.1979E-01 0.1454    
      14       9
 0.2200E-01 0.4375E-03 0.7549E-02 0.3004E-01 0.1674E-01 0.6364E-01 0.7125E-01
 0.1999E-01 0.1432    
      15       9
 0.2189E-01 0.2382E-03 0.7774E-02 0.2962E-01 0.1681E-01 0.6627E-01 0.7203E-01
 0.1894E-01 0.1419    
      16       9
 0.2155E-01 0.2874E-03 0.7529E-02 0.3123E-01 0.1612E-01 0.6113E-01 0.7190E-01
 0.1877E-01 0.1485    
      17       9
 0.2167E-01 0.2198E-03 0.7418E-02 0.3035E-01 0.1574E-01 0.6015E-01 0.7060E-01
 0.1976E-01 0.1484    
      18       9
 0.2257E-01 0.4865E-04 0.7392E-02 0.3082E-01 0.1619E-01 0.5738E-01 0.7020E-01
 0.1838E-01 0.1443    
          19       9
 0.2184E-01 0.1929E-03 0.7315E-02 0.3363E-01 0.1854E-01 0.6592E-01 0.7136E-01
 0.1890E-01 0.1466    
      20       9
 0.2214E-01 0.7481E-04 0.7492E-02 0.2906E-01 0.1682E-01 0.6001E-01 0.7087E-01
 0.2037E-01 0.1469    
      21       9
 0.2331E-01-0.1479E-03 0.7441E-02 0.2520E-01 0.1537E-01 0.5753E-01 0.7325E-01
 0.2136E-01 0.1439    
      22       9
 0.2377E-01-0.2597E-03 0.7385E-02 0.2614E-01 0.1565E-01 0.6142E-01 0.7073E-01
 0.1946E-01 0.1424    
      23       9
 0.2366E-01-0.1304E-03 0.7536E-02 0.2996E-01 0.1942E-01 0.5751E-01 0.7112E-01
 0.2063E-01 0.1442    
      24       9
 0.2353E-01-0.1806E-03 0.7412E-02 0.3136E-01 0.2238E-01 0.6733E-01 0.7275E-01
 0.1907E-01 0.1425    
      25       9
 0.2278E-01-0.3747E-03 0.7351E-02 0.3003E-01 0.1832E-01 0.6088E-01 0.7126E-01
 0.2140E-01 0.1469    
      26       9
 0.2259E-01-0.3012E-03 0.7219E-02 0.2732E-01 0.1631E-01 0.5692E-01 0.6851E-01
 0.1875E-01 0.1447    
      27       9
 0.2231E-01-0.2277E-03 0.7038E-02 0.2828E-01 0.1892E-01 0.5589E-01 0.6876E-01
 0.1963E-01 0.1413    
      28       9
 0.2229E-01-0.2523E-03 0.6896E-02 0.3183E-01 0.1796E-01 0.5565E-01 0.6928E-01
 0.1921E-01 0.1425    
      29       9
 0.2152E-01-0.3977E-03 0.7060E-02 0.3026E-01 0.1822E-01 0.5779E-01 0.7268E-01
 0.1956E-01 0.1445    
      30       9
 0.2109E-01-0.2360E-03 0.6998E-02 0.3183E-01 0.1643E-01 0.5578E-01 0.7322E-01
 0.2124E-01 0.1492    
      31       9
 0.2135E-01-0.2020E-04 0.6787E-02 0.2956E-01 0.1830E-01 0.5778E-01 0.7114E-01
 0.2004E-01 0.1447    
      32       9
 0.2154E-01 0.1254E-03 0.6829E-02 0.3317E-01 0.2162E-01 0.6202E-01 0.7061E-01
 0.1795E-01 0.1412    
      33       9
 0.2199E-01-0.6386E-04 0.6709E-02 0.2947E-01 0.1854E-01 0.5679E-01 0.7039E-01
 0.1803E-01 0.1458    
      34       9
 0.2184E-01 0.8950E-04 0.6689E-02 0.3075E-01 0.1846E-01 0.5174E-01 0.7162E-01
 0.1975E-01 0.1443    
      35       9
 0.2168E-01 0.4526E-04 0.6550E-02 0.3146E-01 0.1977E-01 0.5322E-01 0.7290E-01
 0.1834E-01 0.1470    
      36       9
 0.2153E-01 0.2621E-03 0.6705E-02 0.2954E-01 0.1959E-01 0.5310E-01 0.7244E-01
 0.1869E-01 0.1441    
      37       9
 0.2234E-01 0.2712E-03 0.6856E-02 0.3043E-01 0.2318E-01 0.6494E-01 0.7143E-01
 0.1889E-01 0.1426    
      38       9
 0.2217E-01 0.2001E-03 0.7079E-02 0.2945E-01 0.2101E-01 0.6468E-01 0.7113E-01
 0.1815E-01 0.1429    
      39       9
 0.2235E-01 0.2269E-03 0.7234E-02 0.2940E-01 0.1930E-01 0.6252E-01 0.7006E-01
 0.2083E-01 0.1450    
      40       9
 0.2280E-01 0.2957E-04 0.7126E-02 0.2971E-01 0.1971E-01 0.5912E-01 0.7027E-01
 0.1819E-01 0.1493    
      41       9
 0.2296E-01 0.1358E-03 0.6955E-02 0.2877E-01 0.1901E-01 0.5768E-01 0.6981E-01
 0.1956E-01 0.1449    
      42       9
 0.2302E-01-0.2015E-03 0.7196E-02 0.3145E-01 0.1959E-01 0.5772E-01 0.7115E-01
 0.2065E-01 0.1445    
      43       9
 0.2277E-01-0.2184E-03 0.6900E-02 0.3119E-01 0.2150E-01 0.5739E-01 0.6990E-01
 0.2023E-01 0.1435    
      44       9
 0.2300E-01-0.1301E-03 0.6936E-02 0.2865E-01 0.1844E-01 0.5872E-01 0.6876E-01
 0.1887E-01 0.1478

我们将非常感谢您的帮助！

原文

I would like to read this output file (gibbs_samples) into R and creat a table of between the number of iterations (1- 44) and variances. The final table should be have 10 columns, with each column:

"iter","va1","cova12","va2","vc1","covc12","vc2","ev1","cove12","ev2"

to be separated by an empty space:

1 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860 0.5173E-01 0.1542E-01 0.2297
2
.
.
44

Note:

i) The first 10 lines should be disregarded

ii) The number 9 in the second column to be removed and every 3 lines should fall in the same row,

 example:

          1       9
 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860     0.5173E-01
 0.1542E-01 0.2297

should form the first row:

1 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860 0.5173E-01 0.1542E-01 0.2297

iii) There is an empty space between the left margin and the numbers

iv) Some columns (mostly cols 1 and 2) have no empty space between them

example:

      21       9
 0.2331E-01-0.1479E-03 0.7441E-02 0.2520E-01 0.1537E-01 0.5753E-01 0.7325E-01
 0.2136E-01 0.1439    
      22       9
 0.2377E-01-0.2597E-03 0.7385E-02 0.2614E-01 0.1565E-01 0.6142E-01 0.7073E-01
 0.1946E-01 0.1424

Below is the output file "gibbs_samples":

          -1       9       4
        1    6    6    1    1
        2    6    6    1    2
        3    6    6    2    2
        4    7    7    1    1
        5    7    7    1    2
        6    7    7    2    2
        7    0    0    1    1
        8    0    0    1    2
        9    0    0    2    2
       1       9
 0.2319E-01 0.1166E-02 0.9017E-02 0.3545E-01 0.1543E-01 0.1860     0.5173E-01
 0.1542E-01 0.2297    
       2       9
 0.2315E-01 0.1457E-02 0.8491E-02 0.3538E-01 0.1838E-01 0.9397E-01 0.6191E-01
 0.1684E-01 0.1538    
       3       9
 0.2311E-01 0.1363E-02 0.8228E-02 0.3032E-01 0.1593E-01 0.7850E-01 0.6831E-01
 0.1998E-01 0.1450    
       4       9
 0.2282E-01 0.1120E-02 0.7982E-02 0.2935E-01 0.1425E-01 0.7046E-01 0.6993E-01
 0.1987E-01 0.1411    
       5       9
 0.2263E-01 0.1138E-02 0.7893E-02 0.2935E-01 0.1524E-01 0.6388E-01 0.7037E-01
 0.1909E-01 0.1439    
       6       9
 0.2202E-01 0.1260E-02 0.7649E-02 0.3002E-01 0.1776E-01 0.6507E-01 0.7196E-01
 0.2067E-01 0.1429    
       7       9
 0.2229E-01 0.9052E-03 0.7424E-02 0.3015E-01 0.1945E-01 0.6771E-01 0.7075E-01
 0.2017E-01 0.1438    
       8       9
 0.2163E-01 0.7266E-03 0.7327E-02 0.3211E-01 0.2199E-01 0.6600E-01 0.7120E-01
 0.1876E-01 0.1458    
       9       9
 0.2134E-01 0.6320E-03 0.7375E-02 0.3316E-01 0.1930E-01 0.6214E-01 0.7083E-01
 0.2038E-01 0.1465    
      10       9
 0.2188E-01 0.8527E-03 0.7504E-02 0.2835E-01 0.1504E-01 0.6133E-01 0.7096E-01
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      11       9
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      13       9
 0.2163E-01 0.7417E-03 0.7484E-02 0.2881E-01 0.1532E-01 0.6110E-01 0.7104E-01
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      14       9
 0.2200E-01 0.4375E-03 0.7549E-02 0.3004E-01 0.1674E-01 0.6364E-01 0.7125E-01
 0.1999E-01 0.1432    
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 0.1875E-01 0.1447    
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 0.1963E-01 0.1413    
      28       9
 0.2229E-01-0.2523E-03 0.6896E-02 0.3183E-01 0.1796E-01 0.5565E-01 0.6928E-01
 0.1921E-01 0.1425    
      29       9
 0.2152E-01-0.3977E-03 0.7060E-02 0.3026E-01 0.1822E-01 0.5779E-01 0.7268E-01
 0.1956E-01 0.1445    
      30       9
 0.2109E-01-0.2360E-03 0.6998E-02 0.3183E-01 0.1643E-01 0.5578E-01 0.7322E-01
 0.2124E-01 0.1492    
      31       9
 0.2135E-01-0.2020E-04 0.6787E-02 0.2956E-01 0.1830E-01 0.5778E-01 0.7114E-01
 0.2004E-01 0.1447    
      32       9
 0.2154E-01 0.1254E-03 0.6829E-02 0.3317E-01 0.2162E-01 0.6202E-01 0.7061E-01
 0.1795E-01 0.1412    
      33       9
 0.2199E-01-0.6386E-04 0.6709E-02 0.2947E-01 0.1854E-01 0.5679E-01 0.7039E-01
 0.1803E-01 0.1458    
      34       9
 0.2184E-01 0.8950E-04 0.6689E-02 0.3075E-01 0.1846E-01 0.5174E-01 0.7162E-01
 0.1975E-01 0.1443    
      35       9
 0.2168E-01 0.4526E-04 0.6550E-02 0.3146E-01 0.1977E-01 0.5322E-01 0.7290E-01
 0.1834E-01 0.1470    
      36       9
 0.2153E-01 0.2621E-03 0.6705E-02 0.2954E-01 0.1959E-01 0.5310E-01 0.7244E-01
 0.1869E-01 0.1441    
      37       9
 0.2234E-01 0.2712E-03 0.6856E-02 0.3043E-01 0.2318E-01 0.6494E-01 0.7143E-01
 0.1889E-01 0.1426    
      38       9
 0.2217E-01 0.2001E-03 0.7079E-02 0.2945E-01 0.2101E-01 0.6468E-01 0.7113E-01
 0.1815E-01 0.1429    
      39       9
 0.2235E-01 0.2269E-03 0.7234E-02 0.2940E-01 0.1930E-01 0.6252E-01 0.7006E-01
 0.2083E-01 0.1450    
      40       9
 0.2280E-01 0.2957E-04 0.7126E-02 0.2971E-01 0.1971E-01 0.5912E-01 0.7027E-01
 0.1819E-01 0.1493    
      41       9
 0.2296E-01 0.1358E-03 0.6955E-02 0.2877E-01 0.1901E-01 0.5768E-01 0.6981E-01
 0.1956E-01 0.1449    
      42       9
 0.2302E-01-0.2015E-03 0.7196E-02 0.3145E-01 0.1959E-01 0.5772E-01 0.7115E-01
 0.2065E-01 0.1445    
      43       9
 0.2277E-01-0.2184E-03 0.6900E-02 0.3119E-01 0.2150E-01 0.5739E-01 0.6990E-01
 0.2023E-01 0.1435    
      44       9
 0.2300E-01-0.1301E-03 0.6936E-02 0.2865E-01 0.1844E-01 0.5872E-01 0.6876E-01
 0.1887E-01 0.1478

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评论（2）

吃素的狼 2024-12-20 08:35:13

在基础 R 中，有一个函数 read.fwf 可以读取固定宽度的文件。通过将 list 传递给参数 widths，它能够读取多行文件格式。

这是数据的起点（假设您的数据文件称为“原始”）：

dat <- read.fwf(raw, skip=11, 
    widths=list(
        c(8, 8), 
        c(11, rep(11, 6)),
        c(11, 11)
        ),
    stringsAsFactors=FALSE,
    colClasses="character"
)

将列转换为数字。 （数据第 19 行的列对齐似乎有些奇怪。通常不需要执行以下步骤，因为数字转换会自动发生。）

dat <- as.data.frame(lapply(dat, as.numeric))

结果：

str(dat)

'data.frame':   44 obs. of  11 variables:
 $ V1 : num  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ V2 : num  9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 ...
 $ V3 : num  0.0232 0.0232 0.0231 0.0228 0.0226 ...
 $ V4 : num  0.00117 0.00146 0.00136 0.00112 0.00114 ...
 $ V5 : num  0.00902 0.00849 0.00823 0.00798 0.00789 ...
 $ V6 : num  0.0355 0.0354 0.0303 0.0294 0.0294 ...
 $ V7 : num  0.0154 0.0184 0.0159 0.0142 0.0152 ...
 $ V8 : num  0.186 0.094 0.0785 0.0705 0.0639 ...
 $ V9 : num  0.0517 0.0619 0.0683 0.0699 0.0704 ...
 $ V10: num  0.0154 0.0168 0.02 0.0199 0.0191 ...
 $ V11: num  0.23 0.154 0.145 0.141 0.144 ...

剩下的唯一任务是删除第二列，即琐碎的。

In base R there is the function read.fwf that reads fixed width files. It has the capability to read multi-line file formats, by passing a list to the argument widths.

Here is a starting point for your data, (assuming your data file is called "raw"):

dat <- read.fwf(raw, skip=11, 
    widths=list(
        c(8, 8), 
        c(11, rep(11, 6)),
        c(11, 11)
        ),
    stringsAsFactors=FALSE,
    colClasses="character"
)

Convert columns to numeric. (There seems to be something odd with the column alignment of row 19 of your data. Usually the following step would not be necessary, because numeric conversion happens automatically.)

dat <- as.data.frame(lapply(dat, as.numeric))

The results:

str(dat)

'data.frame':   44 obs. of  11 variables:
 $ V1 : num  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ V2 : num  9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 ...
 $ V3 : num  0.0232 0.0232 0.0231 0.0228 0.0226 ...
 $ V4 : num  0.00117 0.00146 0.00136 0.00112 0.00114 ...
 $ V5 : num  0.00902 0.00849 0.00823 0.00798 0.00789 ...
 $ V6 : num  0.0355 0.0354 0.0303 0.0294 0.0294 ...
 $ V7 : num  0.0154 0.0184 0.0159 0.0142 0.0152 ...
 $ V8 : num  0.186 0.094 0.0785 0.0705 0.0639 ...
 $ V9 : num  0.0517 0.0619 0.0683 0.0699 0.0704 ...
 $ V10: num  0.0154 0.0168 0.02 0.0199 0.0191 ...
 $ V11: num  0.23 0.154 0.145 0.141 0.144 ...

The only remaining task is to remove the second column, which is trivial.

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一曲琵琶半遮面シ 2024-12-20 08:35:13

R 执行数据操作不是很方便。在将其加载到 R 中进行统计分析之前，您应该以其他方式进行此类操作。您可以使用 ETL 工具（提取、转换和加载）来完成这项工作。我目前只熟悉一种 ETL 工具（SQL Server 附带的集成服务），但我确信还有其他工具可用。

或者，您可以编写一个脚本来为您进行操作。

这当然取决于您的技术选择和技能...:)

祝您好运。

R is not very handy for performing data manipulation. You should do the manipulation of this kind in another way prior to loading it into R for statistical analysis. You could use an ETL-tool (Extraction, Transformation and Loading) for this job. I'm currently only familiar with one ETL tool (Integration Services which comes with SQL Server), but I'm sure others are available.

Alternatively you can write a script that does the manipulation for you.

This of cause depends on your technical options and skills... :)

Good luck.

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