pacman::p_load(
fs, # взаимодействия файлов/директорий
rio, # импорт/экспорт
here, # относительные пути к файлам
tidyverse) # управление данными и визуализация45 Взаимодействие директорий
На этой странице мы рассмотрим распространенные сценарии создания, взаимодействия, сохранения и импорта директорий (папок).
45.1 Подготовка
пакет fs
Пакет fs - это пакет tidyverse, который способствует взаимодействиям директорий, улучшая некоторые базовые функции R. В разделах ниже мы часто будем использовать функции из fs.
Печать директории в виде дерева дендрограмм
Используем функцию dir_tree() из fs.
Задайте путь к папке в path = и определите, хотите ли вы показать только один уровень (recurse = FALSE) или все файлы на всех суб-уровнях (recurse = TRUE). Ниже мы используем here() в качестве сокращения для проекта R и уточняем подпапку “data”, которая содержит все данные, используемые для этого руководства по R. Мы задаем отображение всех файлов в “data” и подпапках (например, “cache”, “epidemic models”, “population”, “shp” и “weather”).
fs::dir_tree(path = here("data"), recurse = TRUE)C:/Users/ngulu864/AppData/Local/Temp/RtmpQXbGPz/file917c23c175b0/epiRhandbook_eng/data
├── africa_countries.geo.json
├── cache
│ └── epidemic_models
│ ├── 2015-04-30
│ │ ├── estimated_reported_cases_samples.rds
│ │ ├── estimate_samples.rds
│ │ ├── latest_date.rds
│ │ ├── reported_cases.rds
│ │ ├── summarised_estimated_reported_cases.rds
│ │ ├── summarised_estimates.rds
│ │ └── summary.rds
│ ├── epinow_res.rds
│ ├── epinow_res_small.rds
│ ├── generation_time.rds
│ └── incubation_period.rds
├── case_linelists
│ ├── cleaning_dict.csv
│ ├── fluH7N9_China_2013.csv
│ ├── linelist_cleaned.rds
│ ├── linelist_cleaned.xlsx
│ └── linelist_raw.xlsx
├── country_demographics.csv
├── covid_example_data
│ ├── covid_example_data.xlsx
│ └── covid_shapefile
│ ├── FultonCountyZipCodes.cpg
│ ├── FultonCountyZipCodes.dbf
│ ├── FultonCountyZipCodes.prj
│ ├── FultonCountyZipCodes.sbn
│ ├── FultonCountyZipCodes.sbx
│ ├── FultonCountyZipCodes.shp
│ ├── FultonCountyZipCodes.shp.xml
│ └── FultonCountyZipCodes.shx
├── covid_incidence.csv
├── covid_incidence_map.R
├── district_count_data.xlsx
├── example
│ ├── Central Hospital.csv
│ ├── district_weekly_count_data.xlsx
│ ├── fluH7N9_China_2013.csv
│ ├── hospital_linelists.xlsx
│ ├── linelists
│ │ ├── 20201007linelist.csv
│ │ ├── case_linelist20201006.csv
│ │ ├── case_linelist_2020-10-02.csv
│ │ ├── case_linelist_2020-10-03.csv
│ │ ├── case_linelist_2020-10-04.csv
│ │ ├── case_linelist_2020-10-05.csv
│ │ └── case_linelist_2020-10-08.xlsx
│ ├── Military Hospital.csv
│ ├── Missing.csv
│ ├── Other.csv
│ ├── Port Hospital.csv
│ └── St. Mark's Maternity Hospital (SMMH).csv
├── facility_count_data.rds
├── flexdashboard
│ ├── outbreak_dashboard.html
│ ├── outbreak_dashboard.Rmd
│ ├── outbreak_dashboard_shiny.Rmd
│ ├── outbreak_dashboard_test.html
│ └── outbreak_dashboard_test.Rmd
├── fluH7N9_China_2013.csv
├── gis
│ ├── africa_countries.geo.json
│ ├── covid_incidence.csv
│ ├── covid_incidence_map.R
│ ├── linelist_cleaned_with_adm3.rds
│ ├── population
│ │ ├── sle_admpop_adm3_2020.csv
│ │ └── sle_population_statistics_sierraleone_2020.xlsx
│ └── shp
│ ├── README.txt
│ ├── sle_adm3.CPG
│ ├── sle_adm3.dbf
│ ├── sle_adm3.prj
│ ├── sle_adm3.sbn
│ ├── sle_adm3.sbx
│ ├── sle_adm3.shp
│ ├── sle_adm3.shp.xml
│ ├── sle_adm3.shx
│ ├── sle_hf.CPG
│ ├── sle_hf.dbf
│ ├── sle_hf.prj
│ ├── sle_hf.sbn
│ ├── sle_hf.sbx
│ ├── sle_hf.shp
│ └── sle_hf.shx
├── godata
│ ├── cases_clean.rds
│ ├── contacts_clean.rds
│ ├── followups_clean.rds
│ └── relationships_clean.rds
├── likert_data.csv
├── linelist_cleaned.rds
├── linelist_cleaned.xlsx
├── linelist_raw.xlsx
├── make_evd_dataset-DESKTOP-JIEUMMI.R
├── make_evd_dataset.R
├── malaria_app
│ ├── app.R
│ ├── data
│ │ └── facility_count_data.rds
│ ├── funcs
│ │ └── plot_epicurve.R
│ ├── global.R
│ ├── malaria_app.Rproj
│ ├── server.R
│ └── ui.R
├── malaria_facility_count_data.rds
├── phylo
│ ├── sample_data_Shigella_tree.csv
│ ├── Shigella_subtree_2.nwk
│ ├── Shigella_subtree_2.txt
│ └── Shigella_tree.txt
├── rmarkdown
│ ├── outbreak_report.docx
│ ├── outbreak_report.html
│ ├── outbreak_report.pdf
│ ├── outbreak_report.pptx
│ ├── outbreak_report.Rmd
│ ├── report_tabbed_example.html
│ └── report_tabbed_example.Rmd
├── standardization
│ ├── country_demographics.csv
│ ├── country_demographics_2.csv
│ ├── deaths_countryA.csv
│ ├── deaths_countryB.csv
│ └── world_standard_population_by_sex.csv
├── surveys
│ ├── population.xlsx
│ ├── survey_data.xlsx
│ └── survey_dict.xlsx
└── time_series
├── campylobacter_germany.xlsx
└── weather
├── germany_weather2002.nc
├── germany_weather2003.nc
├── germany_weather2004.nc
├── germany_weather2005.nc
├── germany_weather2006.nc
├── germany_weather2007.nc
├── germany_weather2008.nc
├── germany_weather2009.nc
├── germany_weather2010.nc
└── germany_weather2011.nc45.2 Список файлов в директории
Чтобы указать только имена файлов в директории, вы можете использовать dir() из базового R. Например, эта команда создает список имен файлов из подпапки “population” в папке “data” проекта R. Относительный путь к файлу задается, используя here() (о которой вы можете больше прочитать на странице Импорт и экспорт).
# file names
dir(here("data", "gis", "population"))[1] "sle_admpop_adm3_2020.csv"
[2] "sle_population_statistics_sierraleone_2020.xlsx"Чтобы указать полные пути к файлам для файлов директории, вы можете использовать dir_ls() из fs. Альтернативой в базовом R является list.files().
# file paths
dir_ls(here("data", "gis", "population"))C:/Users/ngulu864/AppData/Local/Temp/RtmpQXbGPz/file917c23c175b0/epiRhandbook_eng/data/gis/population/sle_admpop_adm3_2020.csv
C:/Users/ngulu864/AppData/Local/Temp/RtmpQXbGPz/file917c23c175b0/epiRhandbook_eng/data/gis/population/sle_population_statistics_sierraleone_2020.xlsxЧтобы получить всю информацию о метаданных для каждого файла в директории, (например, путь, дата изменения и т.п.) вы можете использовать dir_info() из fs.
Это может быть особенно полезным, если вы хотите извлечь время последнего изменения из файла, например, если вы хотите импортировать наиболее последнюю версию файла. Для примера см. страницу Импорт и экспорт.
# file info
dir_info(here("data", "gis", "population"))Вот выдан датафрейм. Пролистайте вправо, чтобы увидеть все столбцы.
45.3 Информация о файле
Чтобы извлечь информацию о метаданных о конкретном файле, вы можете использовать file_info() из fs (или file.info() из базового R).
file_info(here("data", "case_linelists", "linelist_cleaned.rds"))Здесь мы используем $, чтобы индексировать результат и выдать только значение времени изменения modification_time.
file_info(here("data", "case_linelists", "linelist_cleaned.rds"))$modification_time[1] "2024-02-18 20:56:16 +07"45.4 Проверка существования
Объекты R
Вы можете использовать exists() из базового R, чтобы проверить, существует ли объект R внутри R (задайте имя объекта в кавычках).
exists("linelist")[1] FALSEОбратите внимание, что некоторые базовые пакеты R используют общие имена объектов, такие как “data” фоново, они будут отражены как TRUE (ИСТИНА), если не уточнить inherit = FALSE. Это одна из причин, почему не стоит называть ваш набор данных “data”.
exists("data")[1] TRUEexists("data", inherit = FALSE)[1] FALSEЕсли вы пишите функцию, вам следует использовать missing() из базового R, чтобы проверить наличие аргумента вместо exists().
Директории
Чтобы проверить, существует ли директория, задайте путь к файлу (и имя файла) в is_dir() из fs. Пролистайте вправо, чтобы увидеть, что напечатано TRUE.
is_dir(here("data"))C:/Users/ngulu864/AppData/Local/Temp/RtmpQXbGPz/file917c23c175b0/epiRhandbook_eng/data
TRUE Альтернативой будет file.exists() из базового R.
Файлы
Чтобы проверить, существует ли конкретный файл, используйте is_file() из fs. Пролистайте вправо, чтобы увидеть, что напечатано TRUE.
is_file(here("data", "case_linelists", "linelist_cleaned.rds"))C:/Users/ngulu864/AppData/Local/Temp/RtmpQXbGPz/file917c23c175b0/epiRhandbook_eng/data/case_linelists/linelist_cleaned.rds
TRUE Альтернативой из базового R будет file.exists().
45.5 Создание
Директории
Чтобы создать новую директорию (папку), вы можете использовать dir_create() из fs. Если директория уже существует, она не будет перезаписана сверу, и не будет выдаваться ошибка.
dir_create(here("data", "test"))Альтернативой является dir.create() из базового R, которая выдаст ошибку, если директория уже существует. Наоборот, dir_create() в этом сценарии не выдаст никаких сообщений.
Файлы
вы можете создать (пустой) файл с помощью file_create() из fs. Если файл уже существует, он не будет перезаписан или изменен.
file_create(here("data", "test.rds"))Альтернативой из базового R является file.create(). Но если файл уже существует, эта опция его обрезан. Если вы используете file_create(), файл останется неизменным.
Создание, если не существует
В РАЗРАБОТКЕ
45.6 Удаление
Объекты R
Используйте rm() из базового R, чтобы удалить объект R.
Директории
Используйте dir_delete() из fs.
Файлы
Вы можете удалить файлы с помощью file_delete() из fs.
45.7 Выполнение других файлов
source()
Чтобы выполнить один скрипт R из другого скрипта R, вы можете использовать команду source() (из базового R).
source(here("scripts", "cleaning_scripts", "clean_testing_data.R"))Это эквивалентно просмотру приведенного выше скрипта R и нажатию кнопки “Source” в правом верхнем углу скрипта. Это приведет к выполнению скрипта, но сделает это незаметно (без вывода на консоль R), если это не предусмотрено специально. См. страницу [Интерактивная консоль], где есть примеры использования source() для взаимодействия с пользователем через консоль R в режиме вопросов и ответов.
render()
render() - вариация source(), наиболее часто используемая для скриптов R markdown. Вы задаете input =, который является файлом R markdown, а также output_format = (как правило, “html_document”, “pdf_document”, “word_document”, ““)
См. дополнительные детали на странице Отчеты с помощью R Markdown. Также см. документацию по render() тут или введя ?render.
Выполнение файлов в директории
Вы можете создать цикл for и использовать его для source() для каждого файла в директории, указанного в dir().
for(script in dir(here("scripts"), pattern = ".R$")) { # для каждого имени скрипта в папке проекта R "scripts" (с расширением .R)
source(here("scripts", script)) # запрос файла с соответствующим именем, который существует в папке скриптов
}Если вы хотите выполнить только определенные скрипты, вы можете определить их по имени следующим образом:
scripts_to_run <- c(
"epicurves.R",
"demographic_tables.R",
"survival_curves.R"
)
for(script in scripts_to_run) {
source(here("scripts", script))
}Вот сравнение функций fs и базового R.
Импорт файлов в директорию
По вопросам импорта и экспорта отдельных файлов см. страницу [Импорт и экспорт].
Также см. на странице [Импорт и экспорт] методы автоматического импорта наиболее свежего файла на основе даты в имени файла или с помощью рассмотрения мета-данных файла.
См. страницу [Итерации, циклы и списки] для примера с пакетом purrr, демонстрирующего:
- Разделение датафрейма и сохранение его как нескольких файлов CSV
- Разделения датафрейма и сохранения каждой части как отдельного листа в рабочей книге Excel
- Импорта нескольких файлов CSV и объединения их в один датафрейм
- Импорта рабочей книги Excel с несколькими листами и объединения их в один датафрейм
45.8 базовый R
См. функции ниже list.files() и dir(), которые проводят те же операции создания списка файлов в указанной директории. Вы можете задать ignore.case = или конкретную последовательность, которую надо найти.
list.files(path = here("data"))
list.files(path = here("data"), pattern = ".csv")
# dir(path = here("data"), pattern = ".csv")
list.files(path = here("data"), pattern = "evd", ignore.case = TRUE)Если файл в настоящее время “открыт”, он будет отображаться в вашей папкой с тильдой в начале, например, “~$hospital_linelists.xlsx”.
45.9 Ресурсы
https://cran.r-project.org/web/packages/fs/vignettes/function-comparisons.html