Konvertieren von Rdata-Dateien in das CSV - Fehler in den Daten.Rahmen Argumente implizieren unterschiedliche Anzahl von Zeilen

Ich versuche, den R-code aus diesem Antwort zu konvertieren eine Reihe von rdata-Dateien in CSV.

resave <- function(file){
  e <- new.env(parent = emptyenv())
  load(file, envir = e)
  objs <- ls(envir = e, all.names = TRUE)
  for(obj in objs) {
    .x <- get(obj, envir =e)
    message(sprintf('Saving %s as %s.csv', obj,obj) )
    write.csv(.x, file = paste0(obj, '.csv'))
  }
}

  resave('yourData.RData')

Jedoch auf eine der Dateien bin ich immer diese Fehlermeldung:

Error in data.frame(`2` = list(pos = c(6506L, 6601L, 21801L, 21811L, 21902L,  : 
  arguments imply differing number of rows: 7670, 9729, 114, 2422
Calls: resave ... as.data.frame -> as.data.frame.list -> eval -> eval -> data.frame

Ich habe versucht, die Suche für die Fehlermeldung, aber ich kann nicht wirklich machen Kopf oder Zahl davon.

War, dass rdata-Datei erstellt irgendwie falsch?

Gibt es einen besseren Weg, ich sollte konvertieren Sie beliebige Rdata-Dateien in CSV? (Ich weiß nicht, die Namen der Objekte innerhalb der Datei vor der Zeit.)

Update:

Hier bin ich zu sehen, dass rdata-Datei. Wenn es keine Hilfe?? (Halten Sie im Verstand kann ich nicht wirklich Bearbeiten, die die rdata-Dateien, so dass ich versuche herauszufinden, etwas, das wird, konvertieren Sie Sie in CSV, wie Sie ist.)

> load("indiv8-hmmprob.RData")
> ls()
[1] "dataa"
> write.csv(dataa, file="greg.csv")
Error in data.frame(`2` = list(pos = c(6506L, 6601L, 21801L, 21811L, 21902L,  : 
arguments imply differing number of rows: 7670, 9729, 114, 2422
> names(dataa)
[1] "2" "3" "4" "X"
> str(dataa)
List of 4
$ 2:'data.frame':  7670 obs. of  23 variables:
..$ pos              : int [1:7670] 6506 6601 21801 21811 21902 21931 22487 24071 26674 26713 ...
..$ ref              : chr [1:7670] "C" "A" "G" "A" ...
..$ cons             : chr [1:7670] "T" "T" "A" "G" ...
..$ reads            : chr [1:7670] "ttt" "tttt" "AAAAA" "GGGGG" ...
..$ quals            : chr [1:7670] "FBB" "IIIB" "IFIII" "FFIII" ...
..$ A                : int [1:7670] 0 0 5 0 0 0 1 0 0 1 ...
..$ C                : int [1:7670] 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 ...
..$ G                : int [1:7670] 0 0 0 5 11 0 0 0 0 0 ...
..$ T                : int [1:7670] 3 4 0 0 0 10 0 2 0 0 ...
..$ N                : int [1:7670] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ bad              : chr [1:7670] NA NA NA NA ...
..$ par1ref          : chr [1:7670] "C" "A" "G" "A" ...
..$ par2ref          : chr [1:7670] "T" "T" "A" "G" ...
..$ read             : Factor w/ 8397 levels "1","2","3","4",..: 2 2 3 3 3 3 4 7 9 9 ...
..$ count            : int [1:7670] 3 4 5 5 11 10 1 2 2 1 ...
..$ read_allele      : chr [1:7670] "T" "T" "A" "G" ...
..$ Pr(y| par1/par1 ): num [1:7670] 9.30e-04 5.69e-04 3.47e-04 1.42e-04 1.90e-08 ...
..$ Pr(y| par1/par2 ): num [1:7670] 4.58e-02 1.64e-02 2.41e-03 4.09e-03 8.89e-07 ...
..$ Pr(y| par2/par2 ): num [1:7670] 1.61e-01 8.40e-02 8.94e-03 2.09e-02 3.29e-06 ...
..$ est              : int [1:7670] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
..$ Pr( par1/par1 |y): num [1:7670] 4.67e-25 2.25e-27 1.98e-31 2.93e-32 2.82e-34 ...
..$ Pr( par1/par2 |y): num [1:7670] 2.95e-11 2.86e-11 2.49e-14 1.98e-14 1.08e-14 ...
..$ Pr( par2/par2 |y): num [1:7670] 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "badpos")= int [1:11386] 21900 21905 22840 24029 27149 27170 28024 42187 46927 46990 ...
$ 3:'data.frame':  9729 obs. of  23 variables:
..$ pos              : int [1:9729] 6001 22537 25304 27228 28817 28842 30540 48903 48938 48943 ...
..$ ref              : chr [1:9729] "A" "A" "A" "C" ...
..$ cons             : chr [1:9729] "A" "G" "T" "C" ...
..$ reads            : chr [1:9729] "," "GGG" "TTTTT" "," ...
..$ quals            : chr [1:9729] "F" "BBB" "BFFFF" "B" ...
..$ A                : int [1:9729] 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ C                : int [1:9729] 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 ...
..$ G                : int [1:9729] 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ T                : int [1:9729] 0 0 5 0 0 1 1 1 1 0 ...
..$ N                : int [1:9729] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ bad              : chr [1:9729] NA NA NA NA ...
..$ par1ref          : chr [1:9729] "A" "A" "A" "C" ...
..$ par2ref          : chr [1:9729] "G" "G" "T" "T" ...
..$ read             : Factor w/ 10640 levels "1","2","3","4",..: 1 3 4 5 7 7 8 10 10 10 ...
..$ count            : int [1:9729] 1 3 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
..$ read_allele      : chr [1:9729] "A" "G" "T" "C" ...
..$ Pr(y| par1/par1 ): num [1:9729] 0.969856 0.002707 0.000372 0.969639 0.969856 ...
..$ Pr(y| par1/par2 ): num [1:9729] 0.48995 0.0567 0.00228 0.48988 0.48995 ...
..$ Pr(y| par2/par2 ): num [1:9729] 0.01005 0.26071 0.00798 0.01012 0.01005 ...
..$ est              : int [1:9729] 1 3 3 1 1 1 1 3 1 3 ...
..$ Pr( par1/par1 |y): num [1:9729] 2.18e-10 2.82e-11 2.67e-11 2.65e-11 2.63e-11 ...
..$ Pr( par1/par2 |y): num [1:9729] 0.688 0.688 0.688 0.688 0.688 ...
..$ Pr( par2/par2 |y): num [1:9729] 0.312 0.312 0.312 0.312 0.312 ...
..- attr(*, "badpos")= int [1:13707] 25259 27250 27810 27880 27888 28836 30507 48975 55998 58734 ...
$ 4:'data.frame':  114 obs. of  23 variables:
..$ pos              : int [1:114] 21119 21194 42177 64136 64146 74463 74465 74521 79860 79884 ...
..$ ref              : chr [1:114] "T" "T" "C" "C" ...
..$ cons             : chr [1:114] "C" "A" "Y" "Y" ...
..$ reads            : chr [1:114] "cCCCCCCCCCCCCCcc" "aa" "T" "T" ...
..$ quals            : chr [1:114] "IBFFBFBFFFFFFBBF" "FF" "F" "I" ...
..$ A                : int [1:114] 0 2 0 0 0 0 0 0 2 0 ...
..$ C                : int [1:114] 16 0 0 0 1 0 1 1 0 0 ...
..$ G                : int [1:114] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 ...
..$ T                : int [1:114] 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 ...
..$ N                : int [1:114] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ bad              : chr [1:114] NA NA NA NA ...
..$ par1ref          : chr [1:114] "T" "T" "C" "C" ...
..$ par2ref          : chr [1:114] "C" "A" "T" "T" ...
..$ read             : Factor w/ 130 levels "1","2","3","4",..: 3 3 6 8 8 10 10 10 14 14 ...
..$ count            : int [1:114] 16 2 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
..$ read_allele      : chr [1:114] "C" "A" "T" "T" ...
..$ Pr(y| par1/par1 ): num [1:114] 9.34e-12 4.99e-03 1.00e-02 1.00e-02 1.00e-02 ...
..$ Pr(y| par1/par2 ): num [1:114] 4.56e-10 2.33e-01 4.90e-01 4.90e-01 4.90e-01 ...
..$ Pr(y| par2/par2 ): num [1:114] 9.04e-10 8.61e-01 9.70e-01 9.70e-01 9.70e-01 ...
..$ est              : int [1:114] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
..$ Pr( par1/par1 |y): num [1:114] 6.50e-24 4.49e-24 1.10e-26 2.53e-31 1.51e-31 ...
..$ Pr( par1/par2 |y): num [1:114] 1.56e-10 1.54e-10 5.77e-11 6.60e-12 6.59e-12 ...
..$ Pr( par2/par2 |y): num [1:114] 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "badpos")= int [1:73] 16621 16638 34177 34180 74448 74464 78954 79664 80045 94170 ...
$ X:'data.frame':  2422 obs. of  23 variables:
..$ pos              : int [1:2422] 34630 45427 70728 70744 166279 189892 207276 207424 213012 232229 ...
..$ ref              : chr [1:2422] "T" "G" "G" "C" ...
..$ cons             : chr [1:2422] "T" "G" "G" "C" ...
..$ reads            : chr [1:2422] "a" "..." "^F." "." ...
..$ quals            : chr [1:2422] "<" "IIF" "F" "B" ...
..$ A                : int [1:2422] 1 0 0 0 0 0 0 4 0 1 ...
..$ C                : int [1:2422] 0 0 0 1 1 0 2 0 0 0 ...
..$ G                : int [1:2422] 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 ...
..$ T                : int [1:2422] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ N                : int [1:2422] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
..$ bad              : chr [1:2422] NA NA NA NA ...
..$ par1ref          : chr [1:2422] "T" "G" "G" "C" ...
..$ par2ref          : chr [1:2422] "A" "A" "A" "T" ...
..$ read             : Factor w/ 2433 levels "1","2","3","4",..: 1 6 8 8 13 16 18 18 19 20 ...
..$ count            : int [1:2422] 1 3 1 1 1 1 2 5 1 1 ...
..$ read_allele      : chr [1:2422] "A" "G" "G" "C" ...
..$ Pr(y| par1/par1 ): num [1:2422] 0.0105 0.2732 0.9699 0.9696 0.9699 ...
..$ Pr(y| par1/par2 ): num [1:2422] 0.4895 0.0642 0.49 0.4899 0.49 ...
..$ Pr(y| par2/par2 ): num [1:2422] 0.96856 0.00134 0.01005 0.01012 0.01005 ...
..$ est              : int [1:2422] 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..$ Pr( par1/par1 |y): num [1:2422] 1 1 1 1 1 ...
..$ Pr( par1/par2 |y): num [1:2422] 3.70e-08 2.00e-08 1.06e-08 1.06e-08 1.59e-09 ...
..$ Pr( par2/par2 |y): num [1:2422] 3.70e-18 9.35e-20 2.36e-23 2.23e-23 3.26e-26 ...
..- attr(*, "badpos")= int [1:2327] 34776 45619 86591 86607 166220 193151 193159 212997 232221 233552 ...
  • versuchen Sie, einschließlich fill = T in Ihrem lese - /Schreibzugriff.csv? das scheint für mich arbeiten, mit unterschiedlicher Anzahl von Zeilen
  • Seltsam, also ich hab write.csv(.x, file = paste(obj, '.csv', sep=""), fill=T) und ich bin immer der Fehler: Error in write.table(.x, file = paste(obj, ".csv", sep = ""), fill = T, : unused argument(s) (fill = T) Calls: resave ... write.csv -> eval.parent -> eval -> eval -> write.table
  • Haben Sie ein dataframe genannt 2 in der Quelle .Rdata Datei? Ich habe verwendet, dass resave - Funktion eine Menge sans Probleme. Oder Ihre Sammlung von Namen objs enthält etwas, das Sie nicht erwartet haben. Ich würde beginnen Sie mit der Suche, die Liste.
  • Ich aktualisierte die Frage zeigt, was in der rdata-Datei. Es ist eines, das als 2.
InformationsquelleAutor Greg | 2014-05-01
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