如何使用 R purrr::map 将多个 csv 文件保存在不同的文件夹中
How to save multiple csv files in different folders with R's purrr::map
我怎么能用 R 的 purrr::map 将多个 csv 文件保存在不同的文件夹中呢?
`nested_tbl` 列中的文件应保存在 `file_path` 中。
file_path nested_tbl
<chr> <named list>
1 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR2.csv <tibble [1,923 x 17]>
2 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR2_ZFIRMEN.csv <tibble [832 x 17]>
3 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR3.csv <tibble [34 x 18]>
4 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR3_ZFIRMEN.csv <tibble [800 x 18]>
5 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR6.csv <tibble [462 x 16]>
6 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR6_ZFIRMEN.csv <tibble [472 x 16]>
7 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADRC.csv <tibble [6,082 x 99]>
8 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADRC_ZFIRMEN.csv <tibble [890 x 100]>
9 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/AFIH.csv <tibble [10,642 x 46]>
10 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/AUFK.csv <tibble [10,642 x 120]>
您可以在基数 R 中使用 Map
:
Map(write.csv, data$nested_tbl, data$file_path)
或者如果你想使用 purrr
:
purrr::map2(data$nested_tbl, data$file_path, write_csv)
我怎么能用 R 的 purrr::map 将多个 csv 文件保存在不同的文件夹中呢?
`nested_tbl` 列中的文件应保存在 `file_path` 中。
file_path nested_tbl
<chr> <named list>
1 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR2.csv <tibble [1,923 x 17]>
2 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR2_ZFIRMEN.csv <tibble [832 x 17]>
3 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR3.csv <tibble [34 x 18]>
4 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR3_ZFIRMEN.csv <tibble [800 x 18]>
5 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR6.csv <tibble [462 x 16]>
6 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADR6_ZFIRMEN.csv <tibble [472 x 16]>
7 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADRC.csv <tibble [6,082 x 99]>
8 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/ADRC_ZFIRMEN.csv <tibble [890 x 100]>
9 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/AFIH.csv <tibble [10,642 x 46]>
10 C:/02_Testumgebung/wrw-data-analysis/1_Analysis/Daten/_WrW_Gruppe_Daten/WrW_SAP_P17/AUFK.csv <tibble [10,642 x 120]>
您可以在基数 R 中使用 Map
:
Map(write.csv, data$nested_tbl, data$file_path)
或者如果你想使用 purrr
:
purrr::map2(data$nested_tbl, data$file_path, write_csv)