R语言批量读取某路径下文件内容的方法

dir.create("data_in_one") #创建目标文件夹，也可右键创建
dir("rawdata/") #查看原路径的内容
for (dirname in dir("rawdata/")){  
  ## 1.要查看的单个文件夹的绝对路径
  mydir <- paste0(getwd(),"/rawdata/",dirname)
  ## 2.找到对应文件夹中的文件并提取名称，pattern表示模式，可以是正则表达式
  file <- list.files(mydir,pattern = "*.counts")
  ## 3.当前文件的绝对路径是
  myfile <- paste0(mydir,"/",file)
  ## 4.复制这个文件到目的文件夹
  file.copy(myfile,"data_in_one")  
}

metadata <- jsonlite::fromJSON("data/metadata.cart.2021-05-28.json")
metadata_id <- metadata[,c("file_name","associated_entities")]
## 1.准备容器,已经存在，我们把新数据添加在第三列
metadata_id
## 2.循环操作
for (i in 1:nrow(metadata_id)){
  print(i)
  metadata_id[i,3] <- metadata_id$associated_entities[i][[1]]$entity_submitter_id
}
## 重新命名
colnames(metadata_id)[3] <- "TCGA_id"

rownames(metadata_id) <- metadata_id[,1]
metadata_id <- metadata_id[files,]

#install.packages("data.table")
#构建函数
myfread <- function(files){
  data.table::fread(paste0("data_in_one/",files))$V2
}
## 测试文件
test <- myfread(files[1])

## 1.创建容器
gene_id <- data.table::fread(paste0("data_in_one/",files[1]))$V1
expr_df <- data.frame(gene_id=gene_id)
## 2.按照列读入
for (i in 1:length(files)){
  print(i)
  expr_df[,i+1] = myfread(files[i])
}

## 增加列名
colnames(expr_df) <- c("gene_id",metadata_id$TCGA_id)

### 意外发现
tail(expr_df$gene_id,10)
### 去掉最后5行
(nrow(expr_df)-5)
expr_df <- expr_df[1:(nrow(expr_df)-5),]
save(expr_df,file = "output/BRCA_RNASEQ_exprdf.Rdata")

myfread <- function(files){
  data.table::fread(paste0("data_in_one/",files))$V2
}
### 2.lapply
dd = lapply(files,myfread)
### 3.do.call
expr_df = as.data.frame(do.call(cbind,dd))
### 4.添加名称
colnames(expr_df) = metadata_id$TCGA_id
rownames(expr_df) = data.table::fread(paste0("data_in_one/",files[1]))$V1