analyse Automatiser sur plusieurs fichiers txt

Question

J'ai beaucoup d'exemplaires de deux types (a + b) du fichier txt-à-dire:

a1.txt a2.txt a3.txt... and b1.txt b2.txt b3.txt 

Mon but est d'exécuter un script r qui effectue les opérations suivantes:

read.table a1.txt 
#run a bunch of code that chops and changes the data and then stores some vectors and data  frames. 
w<-results 
x<-results 
detach a1.txt 
read.table b1 .txt 
#run a bunch of code that chops and changes the data and then stores some vectors and data frames. 
y<-results 
z<-results 
model1<-lm(w~y) 
model2<-lm(x~z) 

Chaque fois que je veux extraire des coefficients de par exemple 1 pente pour les pentes 1 et 2 du modèle 2. Je souhaite exécuter cette analyse de manière automatisée sur toutes les paires de fichiers texte a et b et construire les coefficients au format vectoriel dans un autre fichier. pour les analyses ultérieures.

Jusqu'à présent, j'ai seulement pu obtenir des bits et des bobs à partir d'analyses plus simples like this. Est-ce que quelqu'un a la meilleure idée sur la façon d'exécuter cette itération plus complexe sur de nombreux fichiers?

EDIT: J'ai essayé jusqu'à présent, mais a échoué encore:

your<-function(x) 
{ 
files <- list.files(pattern=paste('.', x, '\\.txt', sep='')) 
a <- read.table(files[1],header=FALSE) 
attach(a) 
w <- V1-V2 
detach(a) 
b <- read.table(files[2],header=FALSE) 
z <- V1-V2 
model <- lm(w~z) 
detach(b) 
return(model$coefficients[2]) 
} 

slopes <- lapply(1:2, your) 
Error in your(1) : object 'V1' not found 

Answer 1

Vous pouvez faire quelque chose comme:

files <- list.files(pattern='.1\\.txt') # get a1.txt and b1.txt 

si vous savez combien de fichiers que vous avez (permet de dire 10), vous Enveloppez votre code ci-dessus dans une fonction et utilisez l'une des apply famille en fonction de votre sortie souhaitée:

your.function(x) { 
    files <- list.files(pattern=paste('.', x, '\\.txt', sep='')) 
    a <- read.table(files[1]) 
    b <- read.table(files[2]) 

    w <- ... 
    x <- ... 

    y <- ... 
    z <- ... 

    model1 <- lm(w~y) 
    model2 <- lm(x~z) 

    return(c(model1$coefficients[2], moedl2$coefficients[2])) 
} 

slopes <- lapply(1:10, your.function)