读入复杂数组中的 .xrdml 数据

Question

我正在尝试读取多个“.xrdml”类型的文件，并将它们组合成带有直观标签的单个数据帧。问题是这种文件类型具有大量元数据。

我尝试过以下方法

所需包

library(rxylib)

我尝试过的事情

temp = list.files(pattern="*.xrdml")
xyz<-do.call(rbind,sapply(temp, read_xyData,verbose = TRUE,metaData = FALSE))

我最终得到了一个列表，我可以使用例如调用列表中的每个成员 xyz[[2]]

          2Theta    V2
   [1,]  4.006565  3496
   [2,]  4.019695  3417
   [3,]  4.032826  3520
   [4,]  4.045956  3516
   [5,]  4.059086  3480
   [6,]  4.072217  3343
   [7,]  4.085347  3466
   [8,]  4.098477  3552
   [9,]  4.111607  3425
  [10,]  4.124738  3384

如果我尝试使用 unlist 函数来展平列表，那么结果会变得困惑

我想做的是读入所有文件并按列组合它们，每个文件都有共同的第一列，即 2Theta 。我还想使用每个文件标题的独特部分来标记 V2

我的文件的标题类似于“BBHD-FASS_4-70_step01_40s_LM 11_5.xrdml”。我希望最后能够做的是拥有一个类似于下面示例的数据框

2Theta   LM 6-26  LM 6-27  LM 6-28 LM 4-10 LM 4-11 LM 4-12
4.006565    3576    3535    3677    3576    3535    3677
4.019695    3526    3552    3662    3526    3552    3662
4.032826    3584    3581    3657    3584    3581    3657
4.045956    3489    3535    3539    3489    3535    3539
4.059086    3496    3507    3525    3496    3507    3525
4.072217    3335    3466    3628    3335    3466    3628
4.085347    3353    3456    3444    3353    3456    3444
4.098477    3430    3479    3588    3430    3479    3588
4.111607    3334    3547    3535    3334    3547    3535
4.124738    3424    3342    3439    3424    3342    3439
4.137868    3349    3384    3459    3349    3384    3459
4.150998    3318    3395    3413    3318    3395    3413
4.164129    3208    3490    3457    3208    3490    3457
4.177259    3357    3295    3519    3357    3295    3519
4.190389    3254    3372    3450    3254    3372    3450

这是我的文件 sample files 的示例

可悲的是，我花了很多时间尝试了一些不起作用的事情。

如果我能获得有关如何解决此问题的任何帮助或指导，我将非常感激。

Answer 1

要获取数据，您需要在 read_xyData 返回的数据列表中找到正确的位置。您可以通过查看下面的 str(lst) 来完成此操作。要获取数据，请使用 ...$dataset[[1]]$data_block。 (包里可能有提取器函数，但我没有检查过)

# download data : link dead
#download.file("https://ucc93bf0aa50821e11b95c9530f5.dl.dropboxusercontent.com/zip_by_token_key?_download_id=9101556320431172280658295109635067362614982268430911643523348&_notify_domain=www.dropbox.com&dl=1&key=AV5mxk0trnetzASlH9_xJijTiGE55mUz0qa-x7JveZ7-Rdp3Z8i7GmwwQoWj8tUO14RKj51huhb5CuBdoxAC3WLuHvOMr7_bul691AmGpmwZgWWy0STezjFRnq0CVUR-iHNnZUHk9-t-i72nYODDpjXvo0PBhWTXwJuNWCSL4bnAauZREQtZwzNlspMF8PwZ37E9enf1WUUakLJwE43GbV2lAkuOTDghfcMmwokulIMEGA", destfile=temp<-tempfile())
unzip(temp, exdir=xdir<-tempdir())  

nms <- list.files(xdir, pattern="xrdml", full.names=TRUE)
# grab the names to names columns later
cnms <- gsub(".*(LM \\w+).*$", "\\1", basename(nms))


library(rxylib)

# loop through files to read in
lst <- lapply(nms, read_xyData, verbose = TRUE, metaData = FALSE)

# grab the data
dats <- lapply(lst, function(x) x$dataset[[1]]$data_block)

# rename second column
dats <- lapply(seq_along(dats), function(x) {
                          colnames(dats[[x]])[2] <- cnms[x] ; dats[[x]]})

# merge
alldat <- Reduce(function(...) merge(..., by="2Theta"), dats)