R语言怎么批量读取某路径下文件内容

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R刚入门的时候，能够正确读取单个文件就觉得小有成就，随着时间的积累，单一文件地读取已经不能满足需求了，此时，批量地做就是解放双手地过程。

使用for循环把下载地TCGA数据读入R语言并转换成数据框

使用三个for循环来完成，这是第一个for循环。

1. 把所有数据读入在一个文件夹中

dir.create("data_in_one") #创建目标文件夹，也可右键创建dir("rawdata/") #查看原路径的内容for (dirname in dir("rawdata/")){    ## 1.要查看的单个文件夹的绝对路径  mydir <- paste0(getwd(),"/rawdata/",dirname)  ## 2.找到对应文件夹中的文件并提取名称，pattern表示模式，可以是正则表达式  file <- list.files(mydir,pattern = "*.counts")  ## 3.当前文件的绝对路径是  myfile <- paste0(mydir,"/",file)  ## 4.复制这个文件到目的文件夹  file.copy(myfile,"data_in_one")  }

2. 寻找TCGA ID并让文件名称和TCGA ID保持一致。

第二个for循环。文件名称和TCGA ID的对应关系，藏在了metadata中。

metadata <- jsonlite::fromJSON("data/metadata.cart.2021-05-28.json")metadata_id <- metadata[,c("file_name","associated_entities")]## 1.准备容器,已经存在，我们把新数据添加在第三列metadata_id## 2.循环操作for (i in 1:nrow(metadata_id)){  print(i)  metadata_id[i,3] <- metadata_id$associated_entities[i][[1]]$entity_submitter_id}## 重新命名colnames(metadata_id)[3] <- "TCGA_id"

行排序，为了把文件名称和TCGA_id对应起来。读入的顺序和复制到新路径的顺序不一致，这一步的目的是让其保持一致。

rownames(metadata_id) <- metadata_id[,1]metadata_id <- metadata_id[files,]

3. 输入文件名并提取文件的第二列(counts列)

#install.packages("data.table")#构建函数myfread <- function(files){  data.table::fread(paste0("data_in_one/",files))$V2}## 测试文件test <- myfread(files[1])

4.1 使用for循环来批量读入并整合到一个数据框。

## 1.创建容器gene_id <- data.table::fread(paste0("data_in_one/",files[1]))$V1expr_df <- data.frame(gene_id=gene_id)## 2.按照列读入for (i in 1:length(files)){  print(i)  expr_df[,i+1] = myfread(files[i])}## 增加列名colnames(expr_df) <- c("gene_id",metadata_id$TCGA_id)### 意外发现tail(expr_df$gene_id,10)### 去掉最后5行(nrow(expr_df)-5)expr_df <- expr_df[1:(nrow(expr_df)-5),]save(expr_df,file = "output/BRCA_RNASEQ_exprdf.Rdata")

4.2 使用lapply + function 模式

1.函数

myfread <- function(files){  data.table::fread(paste0("data_in_one/",files))$V2}### 2.lapplydd = lapply(files,myfread)### 3.do.callexpr_df = as.data.frame(do.call(cbind,dd))### 4.添加名称colnames(expr_df) = metadata_id$TCGA_idrownames(expr_df) = data.table::fread(paste0("data_in_one/",files[1]))$V1

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