R 从文本文件中提取数据

在其他语言中似乎也有类似的问题，但我在R中找不到

我在一个目录的子目录中有许多文本文件；它们都有扩展名（.log），并且包含文本和数据的混合。我想从这些相对较大的文件中提取几行

例如，一个文件如下所示

blahblahblah

NUMBER OF CARTESIAN GAUSSIAN BASIS FUNCTIONS =  210

blahblahblah

 ----------------------------------------<br />
 CPU timing information for all processes<br />
 ========================================<br />
 0: 8853.469 + 133.948 = 8987.417<br />
 1: 8850.817 + 126.587 = 8977.405<br />
 2: 8851.925 + 128.576 = 8980.501<br />
 3: 8847.992 + 125.871 = 8973.864<br />
 ----------------------------------------<br />
 ddikick.x: exited gracefully.<br />

blahblahblah

blahblahblah
笛卡尔-高斯基函数数=210
布拉布拉布拉赫
----------------------------------------

所有进程的CPU定时信息

=======================================================

0:8853.469+133.948=8987.417

1:8850.817+126.587=8977.405

2:8851.925+128.576=8980.501

3:8847.992+125.871=8973.864

----------------------------------------

ddikick.x:优雅地退出。

布拉布拉布拉赫

我想获取基函数的数量（本例中为210）和CPU时间的总量

“笛卡尔-高斯基函数数”行对于每个文件都是唯一的；也就是说，如果我在文本编辑器中打开文件并使用此字符串进行搜索，我只返回这一行。类似于“所有进程的CPU定时信息”和“优雅退出”

我很感激我似乎没有做很多事情来帮助自己，但我只是不知道从哪里开始。如果有人能给我指出正确的方向，我希望能填补剩下的空缺

在@Ben（见下文）向我提供帮助后，我最终使用了以下代码

filesearch <- function (x) {

f <- readLines(x)
cline <- grep("NUMBER OF CARTESIAN GAUSSIAN BASIS FUNCTIONS",f,
                    value=TRUE)
val <- as.numeric(str_extract(cline,"[0-9]+$"))
coline <- grep("^ +CPU timing information", f)
numstr <- sapply(str_extract_all(f[coline+2:5],"[0-9.]+"),as.numeric)
cline1 <- sum(numstr[4,])/60
output <- c(val, cline1)
return(cat(output,"\n"))
}

filesearch可能

库（stringr）
f
？readLines
，
grep
，
stru extract
从
stringr
包中提取应该可以…@Justin下面的代码，>a谢谢，我会在几小时内完成，明天回来报告。嗨@Ben，如果我将readLines的结果存储如下，嗨@Ben，如果我将readLines的结果存储如下，a您忘记了
grep
的
value=TRUE
参数，这很关键。我编辑了我的答案，试图让它更清楚。Hi@Ben-代码的另一部分numstr返回list（）。向上一行，cline返回整数（0）。我会继续涂鸦，然后回来报到。
library(stringr)
f <- readLines("datafile.txt")
cline <- grep("NUMBER OF CARTESIAN GAUSSIAN BASIS FUNCTIONS",f,
                    value=TRUE)
val <- as.numeric(str_extract(cline,"[0-9]+$"))

cline <- grep("^ +CPU timing information",f)
(numstr <- sapply(str_extract_all(f[cline+2:5],"[0-9.]+"),as.numeric))
##         [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
## [1,]    0.000    1.000    2.000    3.000
## [2,] 8853.469 8850.817 8851.925 8847.992
## [3,]  133.948  126.587  128.576  125.871
## [4,] 8987.417 8977.405 8980.501 8973.864