感觉现在分析测序数据的话,在R中一次性读取多个文件的功能还是挺需要用到的
决定总结一下下
总不能写n行read.csv…balabala…去读取,那太麻烦了
于是决定使用批量读数据
首先我们要获取这个文件夹里所有的文件名字以便读取
接下来我们需要构建读文件的路径
ps: 在做这种批量 *** 作时还是有必要先花时间测试一个样本是否能够成功,然后再去做批量的循环,这样也能方便自己找bug
因此我们先试着读取一个文件
这里因为例子中的文件格式比较特殊,所以使用的读取函数是read.delim,如果是.csv或.txt等格式,也可以替换成read.csv, read.table等函数。
好了测试通过,接下来开始批量读文件
需要注意的是,合并文件的时候,需要注意你是要取所有文件中行名的交集还是并集,或者最后你是否有一个统一的行名来规整所有文件。(当然如果你确定每个文件的行名都是相同的,就可以直接cbind),我遇到过需要取交集的情况,可以写一个循环对每个文件的行名做交集,用最终的交集文件去match出所有你要的行然后合慧腔并。
但是这个例子中,有的文件的行名是1-4000,有的是5000-8000,存在非常大的差异,而需求是最后整合成一个行名为0-8000的矩阵,因此我先建立一个0-8000的列作为行名,把每个文件和这列进行一个match *** 作,然后未match到的填充为0。
其实没有很难的部分,主要是需要读取文件夹中的所有文件名,型衫然后循环读取就行了。
在对同一路径下多个文件此链运做相同处理时,可以循环读取文件夹中的文件,批森梁量读取,处理和写入文件,会大大提高工作效率,在R语言中,处理方法如下所示。
上面唤局多个文件被读入到一个叫data的list的文件中,下面可以通过data[[]]来取出每一个文件来进行相同的处理。
下面是对ensembl id注释成gene symbol的例子
每个需要处理的文件为:
注释文件:
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参考:
https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/79601113
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