我有一个制表符分隔的文本文件，我想读入R.这个文件就是我称之为“半结构化”的文件 - 也就是说，大多数文件由相同的数据框（300+）组成大小（32 * 30），带有colnames和rownames。在每个数据帧之前的行上，该数据帧有一个唯一的ID（ID1 ......等），每个数据帧之间都有一个空行。
我尝试使用以下内容将文件读入R：
read.table(file = "my.file", header = TRUE, sep = "\t",
na.strings = " ", blank.lines.skip = FALSE)
工作正常，但整个文件被读作单个因素的级别。理想情况下，我最终喜欢列表中的数据，每个数据框都是列表中的元素，唯一ID作为每个列表元素的键。以下是使用上述命令读入文件开头的两个矩阵的示例（尽管它们表示为单个因子，但数据的形状与文本文件中的形状相同）。关于我如何阅读并重塑为列表的任何想法？
Ind <- structure(list(ID.1 = structure(c(2L, 43L, 41L, 39L, 37L, 35L,
33L, 31L, 30L, 29L, 28L, 27L, 26L, 25L, 22L, 20L, 18L, 17L, 16L,
15L, 14L, 13L, 12L, 11L, 10L, 9L, 8L, 7L, 6L, 4L, 3L, 1L, 5L,
2L, 43L, 42L, 40L, 38L, 36L, 34L, 32L, 30L, 29L, 28L, 27L, 26L,
24L, 23L, 21L, 19L, 17L, 16L, 15L, 14L, 13L, 12L, 11L, 10L, 9L,
8L, 7L, 6L, 4L, 3L), .Label = c("", " 66.5E 67.5E 68.5E 69.5E 70.5E 71.5E 72.5E 73.5E 74.5E 75.5E 76.5E 77.5E 78.5E 79.5E 80.5E 81.5E 82.5E 83.5E 84.5E 85.5E 86.5E 87.5E 88.5E 89.5E 90.5E 91.5E 92.5E 93.5E 94.5E 95.5E 96.5E 97.5E",
" 8.5N 0.0 0.0 0.0 ",
" 9.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" ID=2", " 10.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 11.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 12.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 13.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 14.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 15.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 16.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 17.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 18.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 19.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 20.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 21.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 22.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 22.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 23.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 23.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 1.5 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 24.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 24.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 25.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 25.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 26.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 27.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0",
" 28.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0",
" 29.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 30.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 31.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 31.5N 0.0 0.0 0.0 2.9 4.6 4.5 ",
" 32.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 32.5N 0.0 0.0 0.0 1.2 5.4 4.2 ",
" 33.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 33.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9 0.7 2.5 ",
" 34.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 34.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 1.5 ",
" 35.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 35.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.4 1.0 1.6 ",
" 36.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ",
" 36.5N 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.6 ",
" 37.5N "
), class = "factor")), .Names = "ID.1", class = "data.frame", row.names = c(NA,
-64L))
（在读取数据中，所有行名称都排成一行 - 我把它弄乱了代码）。
答案 0 :(得分：3)
使用skip的{{1}}和nrows参数来控制文件的哪些部分被读取。
read.table您可以使用start_rows <- seq(2, by = 35, length.out = 300)
data_list <- lapply(start_rows, function(skip)
{
read.table(<as before>, skip = skip, nrows = 32)
})
以类似的方式获取数据集的名称。
scan作为次要代码整理点，请考虑将name_rows <- start_rows - 1
data_names <- sapply(name_rows, function(skip)
{
scan(the_file, character(), n = 1, nlines = 1, skip = skip)
})
names(data_list) <- data_names
换成read.table，因为您似乎正在使用制表符分隔文件。
正如Spacedman指出的那样，这个解决方案存在速度问题。我不知道它们是否会成为这么多数据的大问题，但它肯定不会扩展得太好。一种解决方案是进行预处理步骤，使用read.delim读取所有内容，然后在每个数据块上重复调用readLines。
这样，每个数据框都保存在自己的文件中，您可以照常使用它们。
答案 1 :(得分：2)
如果您的文件整齐排列在35个行块中（32行数据加上3行各种标题和间隔符），那么您可以使用readLines（）一次获取一行，跳过标题和间隔符，读取32行数据，使用strsplit（）分割数据行中的数据，依此类推。
它有点凌乱，依赖于你的文件完全符合指定（这些东西很少，你总会发现第143个东西中还有两行额外的guff）但它会完成这项工作。
这只是一些指示，显然你需要做一些工作才能使它发挥作用。
[鉴于这些colnames和rownames看起来像lat-long，你可能想考虑使用光栅包将它们加载到栅格堆栈中]