递归提取文本文件中的值并循环遍历更多文本文件，并重新排列行和列

Question

我想基于正则表达式模式从几百个txt文件中提取值，重新排列这些值并将它们写入数据帧。

文件的开头开始是这样的：http://pastebin.com/embed_js.php?i=vdbXfDhC

结束这样的：http://pastebin.com/embed_js.php?i=hse7SDJd

我有一个类似的问题早（Rearranging the structure of many txt files and then merging them in one data frame） 其中RAWR与此代码为我提供了：

(lf <- list.files('~/desktop', pattern = '^image\\d+.txt', full.names = TRUE)) 
# [1] "/Users/rawr/desktop/image001.txt" "/Users/rawr/desktop/image002.txt" 
# [3] "/Users/rawr/desktop/image003.txt" 

res <- lapply(lf, function(xx) { 
    rl <- readLines(con <- file(xx), warn = FALSE) 
    close(con) 
    img_name <- gsub('.*file:\\s+(.*).tif', '\\1', rl[1]) 
    rl <- rl[-(1:grep('==', rl))] 
    rl <- gsub('^\\s+', '', rl) 
    mat <- do.call('rbind', strsplit(rl, '\\s{2, }')) 
    dat <- as.data.frame(mat, stringsAsFactors = FALSE) 
    tmp <- `colnames<-`(do.call('rbind', strsplit(dat$V2, '[-\\/\\s]+', perl = TRUE)), 
         c('Foreground','Data pixels')) 
    dat <- cbind(dat[, -2], tmp, image_name = img_name) 
    dat[] <- lapply(dat, as.character) 
    dat[dat == ''] <- NA 
    names(dat)[1:2] <- c('MSPA-class','Frequency') 

    zzz <- reshape(dat, direction = 'wide', idvar = 'image_name', timevar = 'MSPA-class') 
    names(zzz)[-1] <- gsub('(.*)\\.(.*) (?:.*)', '\\2_\\1', names(zzz)[-1], perl = TRUE) 
    zzz 
}) 

但是，这段代码使用的是每个文件只有一个分析步骤的txt文件，现在我在一个.log文件中有很多分析，如pastebin示例所示e（1/745 ...等），所以我不能使用相同的循环。

有人可以帮我适应上面贴提取

1）MeshSize代码：XXX [哈哈] 2）相对。碎片：XXX 3）MeshSize comp.time [sec]：XXX

对于每个图像（例如，============== 703/745 ======== ======表示图像名称出现在路径中的新图像）

与我的其他问题类似，我需要重新排列数据，以便图像名称（以.tif结尾的路径中的字符串： 20130815 225017 957 000000 0892 0464）是行名称（我不需要.tif结尾）和1）MeshSize [ha]，2）rel。碎片3）MeshSize comp.time [sec]是列。

image name 1) mesh size 2)..... 3)...... 
    row1    xx  xx  xx 
    row2 

编辑RAWR的伟大的解决方案

如果你想在一个循环了整个事情，并保存为CSV，你可以做这样的：

lf = list.files(path="xx", pattern = '^batch_mesh8\\d.log', full.names = TRUE) 

mesh2<-NULL 

for (i in lf) 
{ 

#rawr's code here: 

#final lines of code: 
mesh1<-cbind(data.frame('image_name' = img_names), mat) 
mesh2 <- rbind(mesh2, mesh1) 
} 
write.csv(mesh2, file = "all_mesh_th8.csv") 

Answer 1

我觉得这一个更直截了当。 （或者我做了比其他问题更难）

path <- '~/desktop/log.log' 
x <- readLines(con <- file(path)) 
close(con) 

# m <- gregexpr('(\\d+/\\d+)', x, perl = TRUE) 
# img_names <- head(unlist(regmatches(x, m)), -1) 
# completed <- tail(img_names, 1) 

y <- x[grepl('File', x)] 
img_names <- basename(gsub('File: ', '', gsub('\\\\+','/', y), perl = TRUE)) 
img_names <- gsub('\\.([[:alnum:]]+)$','', img_names) 

(x <- x[grepl('\\d+\\.\\d+', x)]) 

# [1] "MeshSize: 0.30289606 [ha]; rel. fragmentation: 83.1300" 
# [2] "MeshSize comp.time [sec]: 0.00099992752"    
# [3] "MeshSize: 0.39157622 [ha]; rel. fragmentation: 81.4600" 
# [4] "MeshSize comp.time [sec]: 0.00099992752"    
# [5] "MeshSize: 0.45971902 [ha]; rel. fragmentation: 76.8700" 
# [6] "MeshSize comp.time [sec]:  0.00000000"    
# [7] "MeshSize: 0.032965344 [ha]; rel. fragmentation: 94.5500" 
# [8] "MeshSize comp.time [sec]:  0.00000000"    
# [9] "MeshSize: 0.034653125 [ha]; rel. fragmentation: 93.6300" 
# [10] "MeshSize comp.time [sec]:  0.00000000"    
# [11] "MeshSize: 0.74313322 [ha]; rel. fragmentation: 90.2700" 
# [12] "MeshSize comp.time [sec]: 0.00099992752"    
# [13] "MeshSize: 0.48677515 [ha]; rel. fragmentation: 85.5700" 
# [14] "MeshSize comp.time [sec]: 0.00099992752" 

nums <- unlist(regmatches(x, gregexpr('\\d+\\.\\d+', x, perl = TRUE))) 
mat <- matrix(nums, ncol = 3, byrow = TRUE, 
       dimnames = list(NULL, c('Mesh size','rel frag','comp time'))) 
cbind(data.frame('image_name' = img_names), mat) 

#        image_name Mesh size rel frag  comp time 
# 1 20130815 143656 507 000000 0952 0536 0.30289606 83.1300 0.00099992752 
# 2 20130815 143657 673 000002 0244 0284 0.39157622 81.4600 0.00099992752 
# 3 20130815 143657 706 000000 0764 0304 0.45971902 76.8700 0.00000000 
# 4 20130815 143658 806 000000 0776 0672 0.032965344 94.5500 0.00000000 
# 5 20130815 143700 005 000000 0232 0116 0.034653125 93.6300 0.00000000 
# 6 20130815 225020 589 000000 0188 0564 0.74313322 90.2700 0.00099992752 
# 7 20130815 225033 917 000000 0288 0804 0.48677515 85.5700 0.00099992752