R 跳转到大型txt文件中的某个位置

我有100多个.txt文件，我想在这些文件上进行计算。这些文件包含由眼球跟踪器收集的凝视数据

数据的第一部分是校准部分。它只包含有限数量的变量。每一行看起来像这样（大约20000行）：

数据的第二部分包含凝视测试期间收集的实际凝视数据。它包含更多我感兴趣的变量。看起来是这样的：

Gaze Data - IviewTimestamp 649261961 OpenSesameTimeStamp 55191.0 GazeLeft 0.0 0.0 GazeRight 0.0 0.0 DistanceRight 530.630058679 DiameterLeft 4.89342033646 DiamaterRight 4.44607910548

但是，当我使用函数“读取表2”时，它只能找到校准过程中收集的变量。这是因为R只查看.txt文件的前1000行来确定变量。我希望它跳到包含“iviewTimestamp”的第一行，这样它只导入.txt文件的相关部分并自动找到正确的变量。由于校准长度并非在每个对象中都相等，因此不可能跳到固定的数字

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我该怎么做

大约：使用

grep（）

查找所需字符串的第一个位置，然后使用

read\u table2

的

skip

参数

firstline <- grep("IviewTimestamp",readLines("file.txt"))[1]

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这是低效的（因为您需要读取文件两次），但我猜每个文件的花费不到一秒钟。在Unix或类似Unix的操作系统上工作的一个更笨重但更高效的解决方案是使用

system（）

运行外部（更高效的）

grep

命令。

我建议您导入数据并在之后进行整理，而不是读取两次

首先使用以下文件导入目录中的所有文件：

library(dplyr)
library(purrr)
df <- map_df(list.files(path = path, pattern = '*.txt', full.names = TRUE), read_table2)

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谢谢@Ben Bolker，这很有效！不知道readLines函数。[1]是做什么的？

read_table2("file.txt", skip=firstline-1)

library(dplyr)
library(purrr)
df <- map_df(list.files(path = path, pattern = '*.txt', full.names = TRUE), read_table2)

filter(df, 'timeStampColumnName' == IviewTimestamp)