读取不规则格式文本文件的有效方法,无需在R中使用FOR循环
我有一个输入文件,其模式如下: -前两行包含模型的参数&月份和年份:我只需要从这两行中获取月份和年份 -下一个块包含实际数据:172行和256列 数据持续N次 另一个文件是ArcGIS ascii网格,它的前6行是ArcGIS参数,一个172行x 256列的块在区域内等于1,其他地方为-9999 我想做的是读取数据并根据掩码网格计算每个时间步的平均值。目前我能想到的唯一方法是使用3个嵌套循环读取不规则格式文本文件的有效方法,无需在R中使用FOR循环,r,loops,text,R,Loops,Text,我有一个输入文件,其模式如下: -前两行包含模型的参数&月份和年份:我只需要从这两行中获取月份和年份 -下一个块包含实际数据:172行和256列 数据持续N次 另一个文件是ArcGIS ascii网格,它的前6行是ArcGIS参数,一个172行x 256列的块在区域内等于1,其他地方为-9999 我想做的是读取数据并根据掩码网格计算每个时间步的平均值。目前我能想到的唯一方法是使用3个嵌套循环 for (i in 1:N) { for (j in 1:172) { for (k
for (i in 1:N) {
for (j in 1:172) {
for (k in 1:252) {
Read the data
Do calculation
Write the result out
}
}
{
有没有更好的方法来避免使用如此复杂的FOR循环?如有任何建议,将不胜感激
编辑:根据agstudy的建议和其他来源,我逐行读取数据,并使用strsplit获取值。我的最终代码如下
########################## Read the grid first ########################
con <- file(gisGrid)
open(con);
# Read the first 6 lines
gisData <- readLines(textConnection(
'ncols 256
nrows 172
xllcorner 730000
yllcorner 227000
cellsize 1320
NODATA_value -9999'),n=6)
# Extract value
gisPara <- matrix(unlist(strsplit(gisData,' +')), ncol=2, byrow=TRUE)
summary(gisPara)
# Read the mask grid:
gridValue <- read.table(file = gisGrid, header = FALSE, skip=6)
gridValueVec <- as.vector(as.matrix(gridValue))
close(con)
######################### Read the data file #########################
con <- file(dataFile)
open(con);
# Define number of timesteps, nRow, nCol
nTime <- 3
nRow <- 172
nCol <- 256
# Read the whole file in
data.lines <- scan(con, what=character(), sep='\n')
data <- NULL
# Create 3D object to store data for each timestep
data$timestep <- list( rep( matrix(nrow=nRow, ncol=nCol), nTime ) )
data$month <- list( rep( nTime ) )
data$year <- list( rep( nTime ) )
data$multiply <- list( rep( nTime ) )
# Loop over all timestep
for (i in 1:nTime) {
# Read the first 2 lines
data.lines <- data.lines[-1] # remove line from the dataset
data.line2 <- strsplit(data.lines[1],' ')
data$month[[i]] <- data.line2[[1]][24]
data$year[[i]] <- as.numeric(data.line2[[1]][25])
data.lines <- data.lines[-1]
dataRead <- matrix(nrow=nRow, ncol=nCol)
for(j in 1:nRow)
{
dataRead[j,] <- as.numeric(strsplit(data.lines[1],' ')[[1]])
data.lines <- data.lines[-1]
}
# Multiply data with the mask grid
dataReadVector <- as.vector(dataRead)
gridMultiplication <- ifelse(gridValueVec==-9999, NA,
dataReadVector * gridValueVec )
data$multiply[[i]] <- mean(gridMultiplication, na.rm=TRUE)
data$timestep[[i]] <- dataRead
}
close(con)
对于可以使用的第一个文件,请执行以下操作: 使用readLines解析您仅读取2行的日期 对于第二个文件,可以使用`strsplit读取文件前6行中的参数:
dd <- readLines(textConnection('ncols 256
nrows 172
xllcorner 730000
yllcorner 227000
cellsize 1320
NODATA_value -9999
'),n=6)
matrix(unlist(strsplit(dd,' +')),ncol=2,byrow=TRUE)
[,1] [,2]
[1,] "ncols" "256"
[2,] "nrows" "172"
[3,] "xllcorner" "730000"
[4,] "yllcorner" "227000"
[5,] "cellsize" "1320"
[6,] "NODATA_value" "-9999"
您可能希望包含用于读取数据的代码;不过,其他部分可能不相关。谢谢托马斯!代码包括在内!
read.table(...,skip=2)
dd <- readLines(textConnection('ncols 256
nrows 172
xllcorner 730000
yllcorner 227000
cellsize 1320
NODATA_value -9999
'),n=6)
matrix(unlist(strsplit(dd,' +')),ncol=2,byrow=TRUE)
[,1] [,2]
[1,] "ncols" "256"
[2,] "nrows" "172"
[3,] "xllcorner" "730000"
[4,] "yllcorner" "227000"
[5,] "cellsize" "1320"
[6,] "NODATA_value" "-9999"