Написание цикла for с сопоставлением с образцом - PullRequest
Новая
       11

Написание цикла for с сопоставлением с образцом

0 голосов
/ 18 февраля 2019

Я не уверен, обсуждалась ли ранее эта тема или нет, но мне удалось найти похожие вопросы только с помощью символа pattern =.

Я создаю различные процентные таблицы на основе файловсо следующим именем шаблона: "accuracycollar4136*_4136*.0.*.csv" - были * это целое число (например, 1, 2, 3 и т. д.).Все эти файлы находятся в одной папке.

Я хочу создать цикл for, который будет записывать в формате csv каждую процентную таблицу на основе файлов "accuracycollar4136*_4136*.0.*.csv".

Вотмой код при записи в CSV процентную таблицу для одного "accuracycollar4136*_4136*.0.*.csv" файла, здесь "accuracycollar41361_41365.0.7.csv" в качестве примера: 

setwd("C:/Users/Juan/Desktop/KNN/41361_by_41365")

files = as.list(list.files(path = "C:/Users/Juan/Desktop/KNN/41361_by_41365"))
miss_class = lapply(files, function(x){
  data = read.csv("accuracycollar41361_41365.0.7.csv",header=T)
  miss<-prop.table(table(data$observed,data$predicted),margin=1)
})

write.csv(miss,file="classification_table_41361_by_41365.0.7.csv")

с выводом: 

              Grazing     Head-up     Unknown   Vigilance
Grazing   0.291666667 0.583333333 0.020833333 0.104166667
Grooming  0.750000000 0.000000000 0.000000000 0.250000000
Head-up   0.331168831 0.538961039 0.006493506 0.123376623
Moving    0.000000000 0.923076923 0.000000000 0.076923077
Unknown   0.250000000 0.750000000 0.000000000 0.000000000
Vigilance 0.444444444 0.333333333 0.000000000 0.222222222

Теперь, как можноЯ автоматизирую этот же процесс с помощью цикла for для каждого файла, соответствующего шаблону имени "accuracycollar4136*_4136*.0.*.csv"?

Я знаю, что есть символ pattern=, но он не будет работать здесь, когда части шаблона являются переменными.

Любой ввод приветствуется!

PS (Обновление): я пробовал что-то подобное на основе предыдущих сценариев, но я не получаю вывод.Я на правильном пути? 

setwd("C:/Users/Juan/Desktop/KNN/41361_by_41365")

f <- list.files(full.names = F, pattern = "accuracycollar413")

dfs <- list()
for(i in 1:length(f))

miss_class = lapply(files, function(x){
  data = read.csv(f,header = TRUE)
  miss<-prop.table(table(data$observed,data$predicted),margin=1)

write.csv(miss,file="classification_table",i,"csv",sep=".")
})

1 Ответ

0 голосов
/ 18 февраля 2019

Вы можете попробовать что-то вроде этого. 

setwd("C:/Users/Juan/Desktop/KNN/41361_by_41365")

files <- list.files(path = "C:/Users/Juan/Desktop/KNN/41361_by_41365")
files <- files[which(regexpr("accuracycollar4136\\d_4136\\d.0.\\d.csv", files) == 1)]
for(i in files){
  data <- read.csv(i, header=TRUE)
  miss <- prop.table(table(data$observed, data$predicted), margin=1)
  write.csv(miss, file = sub("accuracycollar", "classification_table_", i))
}
...