次のような時系列データを含む複数のデータセット (数百) があります。
"File name";"18%MC001.TXT";"V 1.24"
"Title comment";"231020124070"
"Trigger Time";"'13-04-05 13:53:51"
"Ch";"A 1- 1";"A 1- 2";"A 1- 3";"A 1- 4";"A 1- 5";"A 1- 6";"A 1- 7";"A 1- 8";"A 1- 9";"A 1-10";"A 1-11";"A 1-12";"A 1-13";"A 1-14";"A 1-15";"A 2- 1";"A 2- 2";"A 2- 4";
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"Range";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";"10V";
"Comment";"Prove1";"Prove1";"Prove2";"Prove2";"Prove3";"Prove3";"Prove4";"Prove4";"Prove5";"Prove5";"Prove6";"Prove6";"Prove7";"Prove7";"Prove8";"Prove8";"Prove9";"Prove9";
"Scaling";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";"Off";
"Ratio";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";" 1.00000E+00";
"Offset";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";" 0.00000E+00";"-3.00000E+00";"-3.00000E+00";
"Time";"1-1[V]";"1-2[V]";"1-3[V]";"1-4[V]";"1-5[V]";"1-6[V]";"1-7[V]";"1-8[V]";"1-9[V]";"1-10[V]";"1-11[V]";"1-12[V]";"1-13[V]";"1-14[V]";"1-15[V]";"2-1[V]";"2-2[V]";"2-4[V]";"Event";
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Trigger Time各データ セットには、コメントとして扱われる一意の日時値 ( ) があります。各データ セットにはTime、 の日時から経過した時間を示す変数もありますTrigger Time。私がやりたいことは、R統計を使用してデータを時系列としてグラフ化できるように、観測ごとに日時を計算することです。これを達成する方法はありますか？データセットのマージとコメントの追加は、必ずしもRで行う必要はありません。
Matt Bogard がこのブログ投稿で提案したように、 and関数を使用してR Statistics のすべてのファイルからデータをインポートしました。以下の例で使用するデータセットへのリンクを次に示します。list.filesllply
require(plyr)
filenames <- list.files(path = "C:/Users/bys/Desktop/log-trykk-vinkelrett/data-test/", full.names = TRUE)
import.list <- llply(filenames, read.csv)
を使用した出力のリンクを次に示しますimport.listdput。
次に、学習者がここで提案していることと同様のことを行う必要があると思いますが、これまでのところ、観測ごとTrigger Timeに新しい変数を抽出して追加する試みは成功していません。Trigger Time
Open Refine で問題を解決すると、すべてのデータ セットをロードしようとするたびにプログラムがクラッシュします。Rはテキスト ファイルを処理するのに最適なツールではないかもしれませんが、Python、Ruby、または同様の言語の経験はありません。