Я хочу прочитать группу файлов из каталога, используя цикл, с установленным соглашением об именах (например, File_a_1.Rds, File_a_2.Rds, File_b_1.Rds и т. Д.). В именах файлов могут быть пробелы (например, File_a_2.Rds может отсутствовать), но сами пробелы не являются проблемой. Чтобы учесть пробелы, я попытался использовать file.exists(): if (file.exists(fname)) readRDS(fname) else NULL, но затем я получил сообщение об ошибке, указывающее, что R попытался сделать readRDS(fname), хотя fname не существует: Error in readRDS(fname) : error reading from connection. Что здесь происходит?
Другие средства проверки этого оператора if указывают, что он работает, когда я не пытаюсь использовать readRDS(). Например, if (file.exists(fname)) "apple" else "banana" дает мне яблоки и бананы там, где я их ожидаю, поэтому странно, что та же логика не применяется к if (file.exists(fname)) readRDS(fname) else NULL. Аналогично, использование ifTRUE() не помогает, в отличие от более ранней публикации .
N.B. Тип цикла не должен иметь значения, но в этом случае я использую mclapply() для векторизации операции. И обычно я просто делал бы что-то вроде dir() %>% do.call(readRDS), но тогда файлы были бы в неправильном порядке и без нужной мне вложенной структуры.
Информация о сеансе:
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 16.04.6 LTS
Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3.0
LAPACK: /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3.0
locale:
[1] LC_CTYPE=en_NZ.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=en_NZ.UTF-8 LC_COLLATE=en_NZ.UTF-8
[5] LC_MONETARY=en_NZ.UTF-8 LC_MESSAGES=en_NZ.UTF-8 LC_PAPER=en_NZ.UTF-8 LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_NZ.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] grid parallel stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] DMwR_0.4.1 ROCR_1.0-7 gplots_3.0.1.1 caret_6.0-81 lattice_0.20-38 ranger_0.11.1
[7] lmerTest_3.1-0 lme4_1.1-20 Matrix_1.2-15 magrittr_1.5 forcats_0.4.0 stringr_1.4.0
[13] dplyr_0.8.0.1 purrr_0.3.0 readr_1.3.1 tidyr_0.8.2 tibble_2.0.1 ggplot2_3.1.0
[19] tidyverse_1.2.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] nlme_3.1-137 bitops_1.0-6 xts_0.11-2 lubridate_1.7.4 httr_1.4.0
[6] numDeriv_2016.8-1 tools_3.5.2 backports_1.1.3 R6_2.4.0 rpart_4.1-13
[11] KernSmooth_2.23-15 lazyeval_0.2.1 colorspace_1.4-0 nnet_7.3-12 withr_2.1.2
[16] tidyselect_0.2.5 curl_3.3 compiler_3.5.2 cli_1.0.1 rvest_0.3.2
[21] xml2_1.2.0 caTools_1.17.1.1 scales_1.0.0 digest_0.6.18 minqa_1.2.4
[26] rmarkdown_1.11 base64enc_0.1-3 pkgconfig_2.0.2 htmltools_0.3.6 TTR_0.23-4
[31] rlang_0.3.1 readxl_1.3.0 rstudioapi_0.9.0 quantmod_0.4-13 generics_0.0.2
[36] zoo_1.8-4 jsonlite_1.6 gtools_3.8.1 ModelMetrics_1.2.2 Rcpp_1.0.0
[41] munsell_0.5.0 abind_1.4-5 stringi_1.3.1 yaml_2.2.0 MASS_7.3-51.1
[46] plyr_1.8.4 recipes_0.1.4 gdata_2.18.0 crayon_1.3.4 haven_2.1.0
[51] splines_3.5.2 hms_0.4.2 knitr_1.21 pillar_1.3.1 reshape2_1.4.3
[56] codetools_0.2-16 stats4_3.5.2 glue_1.3.0 evaluate_0.13 data.table_1.12.0
[61] modelr_0.1.4 nloptr_1.2.1 foreach_1.4.4 cellranger_1.1.0 gtable_0.2.0
[66] assertthat_0.2.0 xfun_0.5 gower_0.1.2 prodlim_2018.04.18 broom_0.5.1
[71] class_7.3-15 survival_2.43-3 timeDate_3043.102 iterators_1.0.10 lava_1.6.5
[76] ipred_0.9-8 ```