R语言如何编写高效的代码导入多个SAS文件

lnlaulya 于 2022-12-20 发布在其他

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我正在努力创建高效的代码导入SAS数据文件。
我的代码如下：

library(foreign)
library(haven)
f <- file.path(path = "E:/Cohortdata/Raw cohort/Nationalscreeningcohort/01.jk", 
               c("nhis_heals_jk_2002.sas7bdat","nhis_heals_jk_2003.sas7bdat" ,"nhis_heals_jk_2004.sas7bdat",
                 "nhis_heals_jk_2005.sas7bdat","nhis_heals_jk_2006.sas7bdat","nhis_heals_jk_2007.sas7bdat",
                 "nhis_heals_jk_2008.sas7bdat","nhis_heals_jk_2009.sas7bdat","nhis_heals_jk_2010.sas7bdat",       "nhis_heals_jk_2011.sas7bdat","nhis_heals_jk_2012.sas7bdat","nhis_heals_jk_2013.sas7bdat"))
d <- lapply (f, read_sas)

我知道用for循环重写会更有效，但不知道代码应该是什么样子
如果你帮助我，我将非常感激.

来源：https://stackoverflow.com/questions/55215337/how-to-write-efficient-code-for-importing-multiple-sas-files

1条答案

按热度按时间

atmip9wb1#

这是我在这里发布的代码的变体，但您也可以将其用于SAS文件。
请注意，我没有使用file.path()，而是使用了list.files()，这样我就可以读取路径"E:/Cohortdata/Raw cohort/Nationalscreeningcohort"中的所有文件，这是我假设文件所在的位置，此外，我使用参数pattern只查找sas7bdat文件。
list.files()返回一个向量，在这里您可以使用您喜欢的*apply方法。但是，我喜欢将vector更改为tbl_df，并使用tidyverse方法。这意味着使用purrr::map()（tidyverse的一部分）阅读所有文件，并创建所有文件的大数据tbl_df。

library(tidyverse)
library(foreign)
library(haven)

df <- list.files(path = "E:/Cohortdata/Raw cohort/Nationalscreeningcohort",
                 full.names = TRUE,
                 recursive = TRUE,
                 pattern = "*.sas7bdat") %>% 
  tbl_df() %>%
  mutate(data = map(value, read_sas)) %>%
  unnest(data)

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