在R中：如何對多個文件執行str（）

Question

如何在R中同時對工作區中加載的所有這些文件執行str()函數？ 我只是想以類似批處理的方式將這些信息導出到.csv文件。 我有100多個，並且想要將一個工作空間與另一個工作空間進行比較，以幫助查找數據結構中的不一致性並避免不匹配。

我非常痛苦地接近通過UCLA的R Code Fragment解決方案，但是，他們沒有包含有關如何形成遍歷文件的read.dta函數的說明。 這是我需要幫助的部分。

到目前為止，我有：

#Define the file path
f <- file.path("C:/User/Datastore/RData")
#List the files in the path
fn <- list.files(f)
#loop through file list, return str() of each .RData file
#write to .csv file with 4 columns (file name, length, size, value)

編輯
這是我所追求的示例（RStudio的視圖-它僅列出了所有RData文件的名稱，類型，長度，大小和值）。 我想基本上復制此視圖，但將其導出到.csv。 我將標簽添加到RStudio中，以防有人知道自動導出該表的方法嗎？ 我找不到辦法。

提前致謝。

Answer 1

實際上，我已經為此編寫了一個函數。 我還問了一個問題，並使用函數處理promise對象 。 該帖子可能對您有用。

最后一列的問題是str不能做任何事情，只能打印對象的簡短描述，因此我無法使用它（但是最近的編輯已對其進行了更改）。 此更新的函數提供了與RStudio表類似的值的描述。 數據幀和列表比較棘手，因為它們的str輸出超過一行。 這應該很好。

objInfo <- function(env = globalenv()) 
{
    obj <- mget(ls(env), env)
    out <- lapply(obj, function(x) {
        vals1 <- c(
            Type = toString(class(x)),  
            Length = length(x),  
            Size = object.size(x)
        )
        val2 <- gsub("|^\\s+|'data.frame':\t", "", capture.output(str(x))[1])
        if(grepl("environment", val2)) val2 <- "Environment"
        c(vals1, Value = val2)
    })
    out <- do.call(rbind, out)
    rownames(out) <- seq_len(nrow(out))
    noquote(cbind(Name = names(obj), out))
}

然后我們可以在一些對象上進行測試。

x <- 1:10
y <- letters[1:5]
e <- globalenv()
df <- data.frame(x = 1, y = "a")
m <- matrix(1:6)
l <- as.list(1:5)

objInfo()

#   Name    Type        Length Size  Value                          
# 1 df      data.frame  2      1208  1 obs. of  2 variables         
# 2 e       environment 11     56    Environment     
# 3 l       list        5      328   List of 5                      
# 4 m       matrix      6      232   int [1:6, 1] 1 2 3 4 5 6       
# 5 objInfo function    1      24408 function (env = globalenv())   
# 6 x       integer     10     88    int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 7 y       character   5      328   chr [1:5] a b c d e  

我猜這很接近。 這是RStudio中環境的屏幕截圖。

Answer 2

我將編寫一個函數，如下所示。 然后遍歷該函數，因此您基本上可以為單個數據集編寫代碼

library(foreign)
giveSingleDataset <- function( oneFile ) {
  #Read .dta file
  df <- read.dta( oneFile )
  #Give e.g. structure
  s <- ls.str(df)
  #Return what you want
  return(s)
}

#Actually call the function
result <- lapply( fn, giveSingleDataset )