R:循环遍历csv文件列表以更改日期格式并创建XTS对象
R:循环遍历csv文件列表以更改日期格式并创建XTS对象
提问于 2016-07-21 08:40:00
我正在尝试导入csv的文件，并最终将它们转换为R中的XTS对象。
每一个csv的格式如下：
Date Open High Low Close Volume
18-Jun-99 2.35 2.35 2.35 2.35 34000
21-Jun-99 2.35 2.35 2.35 2.35 57317
22-Jun-99 2.35 2.35 2.35 2.35 7000这里的问题是日期，但是lubridate中的函数可以很容易地转换这一点。对于个人csv，我的流程如下：
require(xts)
CAR.csv <- read.csv("CAR.csv", header = TRUE)
require(lubridate)
CAR.csv$Date <- dmy(CAR.csv$Date)
CAR.csv <- read.zoo(CAR.csv)
CAR.csv <- as.xts(CAR.csv)但是，我需要对数百个文件执行此操作，因此我希望能够遍历所有这些文件。我现在被困在这一点上：
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i], header = TRUE))我真的不知道如何将dmy函数仅应用于循环中的date列，而且我希望得到任何可能指向正确方向的帮助。
具有正确日期格式的csv文件的前一个循环版本如下：
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
temp = list.files(pattern="*.csv")
toDate <- function(x) as.Date(x, origin = "2005-01-01")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], as.xts(read.zoo((temp[i]), header = TRUE, sep = ",", FUN = toDate)))在一个完全可复制的例子，这里是一个样本文件夹的csv's，如果需要，但我怀疑这是直接对大多数称职的R用户。
我当然想听听一些建议。
非常感谢
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-07-21 09:26:20
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
library(lubridate)
load_file <- function(file_name) {
csv_file <- read.csv(file_name, header = TRUE)
csv_file$Date.Time <- dmy(csv_file$Date.Time)
csv_file <- read.zoo(csv_file)
csv_file <- as.xts(csv_file)
csv_file
}
list_of_files = list.files(pattern="*.csv")
data <- lapply(X = list_of_files, FUN = load_file)代码的工作方式是定义一个函数，当给定工作目录中文件的名称时，读取它，然后对该文件执行所需的转换。请注意，在示例数据中，date列称为Date.Time，因此我更改了代码以反映这一点。
没有使用循环，而是使用基本的apply(...)函数将函数应用到文件名列表中的每个单独的文件名。此操作的输出是包含所要转换的数据的列表。若要访问每个数据对象，请使用data[[1]]等。
Stack Overflow用户
发布于 2016-07-21 09:26:14
只需将for-循环更改为要处理单个文件：
for (i in 1:length(temp)){
assign("new.tmp", read.csv(temp[i], header = TRUE))
new.tmp$Date <- dmy(new.tmp$Date)
new.tmp <- read.zoo(new.tmp)
assign(temp[i],as.xts(new.tmp))
}这可能会花费一些时间，因为您在每次循环迭代中都会多次复制整个对象，但我认为这是最简单的解决方案。
Stack Overflow用户
发布于 2016-07-21 09:33:58
通常，我更喜欢在循环之前初始化一个列表，读取和处理这些文件，然后将它们存储在列表中。
这种办法的主要优点是：
- 保持环境清洁
- 能够使用
lapply对加载的所有文件执行相同的处理 - 通过简单地通过文件名或索引索引来提取/处理单个文件的能力
代码示例：
paths.allFiles = list.files(pattern="*.csv") # Equivalent to "temp"
processedCSVs = list()
for(path.oneFile in paths.allFiles){ # hint: you can access the file names directly without indexing
csv = as.xts(read.zoo(path.oneFile, header = TRUE, sep = ",", FUN = toDate))
processedCSVs[path.oneFile] = csv
}
lapply(processedCSVs, nrow) # Returns all the nrows of all files
nrow(processedCSVs[[1]]) # Returns the nrows of the indexed file only 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38499196
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