Импорт одной длинной строки данных в R

Question

У меня большой файл данных, состоящий из одной строки текста. Формат напоминает

Cat    14  Dog    15  Horse  16

В конечном итоге я хотел бы получить его в data.frame (поэтому в приведенном выше примере у меня будет две переменные, Animal и Number). Количество символов в каждой «строке» фиксировано.

Есть предложения?

Редактировать: Спасибо за все предложения. Они решили проблему именно так, как я просил. К сожалению, после запуска я узнал, что у меня отсутствуют данные. Тем не менее, количество символов по-прежнему фиксировано. Примером становится

Cat    14         15  Horse  16  

каждая строка содержит 11 символов (включая пробелы), животные - первые 7, а цифры - следующие четыре.

Эта редакция была опубликована как новый вопрос: Импорт одной длинной строки данных с пробелами в R .

Answer 1

Это решение полностью использует аргумент scan() what и кажется мне проще (чем мне), чем любое другое:

x <- scan(file = textConnection("Cat 14 Dog 15 Horse 16"), 
          what = list(Animal=character(), Number=numeric()))

# Convert x (at this point a list) into a data.frame
as.data.frame(x)
#   Animal Number
# 1    Cat     14
# 2    Dog     15
# 3  Horse     16

Answer 2

Метод 1: (извлечение из длинного вектора с помощью seq ()

> inp <- scan(textConnection("Cat 14 Dog 15 Horse 16"), what="character")
Read 6 items
> data.frame(animal = inp[seq(1,length(inp), by=2)], 
             numbers =as.numeric(inp[seq(2,length(inp), by=2)]))
  animal numbers
1    Cat      14
2    Dog      15
3  Horse      16

Метод 2: (использование аргумента "what" для сканирования для получения большего эффекта)

> inp <- data.frame(scan(textConnection("Cat 14 Dog 15 Horse 16"), 
                     what=list("character", "numeric")))
Read 3 records
> names(inp) <- c("animals", "numbers")
> inp
  animals numbers
1     Cat      14
2     Dog      15
3   Horse      16

Thisявляется усовершенствованием метода 2: (беспокоился о возможности очень длинных имен столбцов в результате сканирования (), поэтому я снова прочитал страницу справки и добавил имена к значениям аргумента what:

inp <- data.frame(scan(textConnection("Cat 14 Dog 15 Horse 16"), 
                        what=list( animals="character", 
                                   numbers="numeric")))
Read 3 records
> inp
  animals numbers
1     Cat      14
2     Dog      15
3   Horse      16

Answer 3

Вот одно решение с использованием различных инструментов / хаков, а именно:

• strplit для разделения пробелов (\\s)
• unlist для приведения списка, возвращенного strsplit, в вектор
• matrix, чтобы превратить вектор в соответствующую форму
• data.frame для учета столбцов другого режима
• as.character и as.numeric для преобразования столбца Count из фактора

Вот все вместе взятые:

txt <- "Cat 14 Dog 15 Horse 16"

out <- data.frame(matrix(unlist(strsplit(txt, "\\s")), ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(NULL, c("Animal", "Count"))))
out$Count <- as.numeric(as.character(out$Count))
str(out)

'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ Animal: Factor w/ 3 levels "Cat","Dog","Horse": 1 2 3
 $ Count : num  14 15 16

Answer 4

Вот другой подход

string <- readLines(textConnection(x))
string <- gsub("(\\d+)", "\\1\n", string, perl = TRUE)
dat    <- read.table(text = string, sep = "")

Answer 5

В одну сторону:

# read the line
r <- read.csv("exa.Rda",sep=" ", head=F)
# every odd number index is an animal
animals <- r[,(1:ncol(r)-1)%%2==0]
# every even number index is a number
numbers <- r[,(1:ncol(r))%%2==0]
# flipping the animal row into a column
animals <- t(animals)
# flipping the number row into a column
numbers <- t(numbers)
# putting the data together
mydata <- data.frame(animals, numbers)

Answer 6

Предполагая, что пробел является разделителем, вы можете использовать следующий механизм:

• Используйте scan, чтобы прочитать файл
• Преобразовать результаты в matrix, затем в data.frame

код:

x <- scan(file=textConnection("
Cat 14 Dog 15 Horse 16
"), what="character")

xx <- as.data.frame(matrix(x, ncol=2, byrow=TRUE))
names(xx) <- c("Animal", "Number")
xx$Number <- as.numeric(xx$Number)

Результаты:

xx

  Animal Number
1    Cat      1
2    Dog      2
3  Horse      3