想知道单细胞国自然基金有哪些？

#R包爬取2010-2019单细胞相关的国家自然科学基金项目，主要包括单细胞及微流控相关

rm(list = ls())

##安装rvest与stringr包
BiocManager::install("rvest")
BioBiocManager::install("stringr")

# 加载相应的包
library(rvest)
library(stringr)
#site <- 'http://fund.sciencenet.cn/search?name=%E5%8D%95%E7%BB%86%E8%83%9E&yearStart=2010&yearEnd=2019&submit=list&page='
#由于科学网基金查询限制了结果，只展示200个项目，下面是2018-2019单细胞相关的项目192项
site <- 'http://fund.sciencenet.cn/search?name=%E5%8D%95%E7%BB%86%E8%83%9E&yearStart=2018&yearEnd=2019&submit=list&page='
#2014-2017单细胞相关的项目
site <- 'http://fund.sciencenet.cn/search?name=%E5%8D%95%E7%BB%86%E8%83%9E&yearStart=2014&yearEnd=2017&submit=list&page='

#2009-2013
site <- 'http://fund.sciencenet.cn/search?name=%E5%8D%95%E7%BB%86%E8%83%9E&yearStart=2009&yearEnd=2013&submit=list&page='
table2 <- NULL
# 下面写一个循环，为了时间关系，我只循环到第20页
for(page in 1:20){
  url0 <- paste(site, page, sep = "")
  web <- read_html(url0)
  News <- web %>% html_nodes('p.t') # 标题内容
  #---获得基金标题---
  Title <- News %>% html_text() # 标题内容解析
  Title <- gsub('\n','',Title) # 去除换行符
  Title <- gsub('\\s+',' ',Title) # 去除空格
  Title
  #---获得负责人信息---
  Information <- web %>% html_nodes('div.d') %>% html_text() # 负责人等相关消息解析
  Information <- gsub('\n', ' ', Information)
  Information <- gsub('\\s+', ' ', Information)
  Information
  #Author <- web %>% html_nodes('div.d  .author') %>% html_text()
  #---获得申请单位---
  # Department <- web %>% html_nodes('.ico , #resultLst a') %>% html_text()
  # Department <- gsub('\n',' ',Department) # 去除换行符
  # Department <- gsub('\\s+',' ',Department) # 去除空格

  #---保存为csv文件---
  #组合成数据框
  # dat <- data.frame(Title,Time,link1)
  dat <- cbind(Title, Information)
  table2 <- as.data.frame(rbind(table2, dat))
  write.csv(table2,file = 'scRNA_NSFC2009_2013.csv',row.names = FALSE)
}

# 对表格进行处理
df <- cbind(table2$Title,data.frame(do.call(rbind, strsplit(as.character(table2$Information), split = " "))))
df$X1 <- NULL  # 将空值的那一列删除
# 给每一列附上列名
names(df) <- c("基金名称","负责人","申请单位","研究类型","项目批准号",
               "批准年度","金额","关键词")
write.csv(df,file = 'scRNA_NSFC2009_2013_revised.csv',row.names = F)

###合并数据
#list.files命令将input文件夹下所有文件名
a = list.files() ##a 设定当前工作目录
dir = paste("./",a,sep="")
n = length(dir) 
merge.data = read.csv(file = dir[1],sep=",",header=T) 

for (i in 2:n){
  new.data = read.csv(file = dir[i], header=T, sep=",")
  merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}

#循环从第二个文件开始读入所有文件，并组合到merge.data变量中
write.csv(merge.data,file = "./merge.csv",row.names=F)  #输出组合后的文件merge.csv到input文件夹

###合并文件，有多种方法

#先读入数据
file1 <- read.csv("scRNA_NSFC2009_2013_revised.csv")
file2 <- read.csv("scRNA_NSFC2014_2017_revised.csv")
file3 <- read.csv("scRNA_NSFC2018_2019_revised.csv")

library(dplyr)
file4 <- bind_rows(file1,file2)
file5 <- bind_rows(file3,file4)

write.csv(file4,file = 'scRNA_NSFC2009_2017_revised.csv',row.names = F)
write.csv(file5,file = 'scRNA_NSFC2009_2019_revised.csv',row.names = F)

file6 <- read.csv("scRNA_NSFC2009_2019_revised.csv",sep = ".",header = T)