fs package

Package fs thuộc hệ sinh thái tidyverse giúp thuận tiện cho việc tương tác với thư mục, cải thiện một số hàm trong base R. Trong các phần bên dưới, chúng ta sẽ dùng các hàm từ fs.

pacman::p_load(
  fs,             # file/directory interactions
  rio,            # import/export
  here,           # relative file pathways
  tidyverse)      # data management and visualization

In thư mục dưới dạng cây biểu đồ dendrogram

Sử dụng hàm dir_tree() từ package fs.

Cung cấp đường dẫn thư mục cho đối số path = và quyết định xem có hay không chúng ta muốn hiển thị chỉ ở một cấp độ (recurse = FALSE) hay tất cả các tập tin trong tất cả các thư mục con (recurse = TRUE). Bên dưới chúng ta sử dụng hàm here() để hiển thị kết quả dưới dạng viết tốc ký trong dự án R và cụ thể thư mục con “data” của nó, mà chứa tất các số liệu được sử dụng cho cuốn sổ tay này. Chúng ta thiết lập nó để hiện thị tất cả các tệp bên trong thư mục “data” và các thư mục con của nó (vd: “cache”, “epidemic models”, “population”, “shp”, và “weather”).

fs::dir_tree(path = here("data"), recurse = TRUE)

## D:/Book Writing/4. EpiR Book/epiRhandbook_vn/data
## +-- cache
## |   \-- epidemic_models
## |       +-- 2015-04-30
## |       |   +-- estimated_reported_cases_samples.rds
## |       |   +-- estimate_samples.rds
## |       |   +-- latest_date.rds
## |       |   +-- reported_cases.rds
## |       |   +-- summarised_estimated_reported_cases.rds
## |       |   +-- summarised_estimates.rds
## |       |   \-- summary.rds
## |       +-- epinow_res.rds
## |       +-- epinow_res_small.rds
## |       +-- generation_time.rds
## |       \-- incubation_period.rds
## +-- case_linelists
## |   +-- cleaning_dict.csv
## |   +-- fluH7N9_China_2013.csv
## |   +-- linelist_cleaned.rds
## |   +-- linelist_cleaned.xlsx
## |   \-- linelist_raw.xlsx
## +-- example
## |   +-- Central Hospital.csv
## |   +-- district_weekly_count_data.xlsx
## |   +-- fluH7N9_China_2013.csv
## |   +-- hospital_linelists.xlsx
## |   +-- linelists
## |   |   +-- 20201007linelist.csv
## |   |   +-- case_linelist20201006.csv
## |   |   +-- case_linelist_2020-10-02.csv
## |   |   +-- case_linelist_2020-10-03.csv
## |   |   +-- case_linelist_2020-10-04.csv
## |   |   +-- case_linelist_2020-10-05.csv
## |   |   \-- case_linelist_2020-10-08.xlsx
## |   +-- Military Hospital.csv
## |   +-- Missing.csv
## |   +-- Other.csv
## |   +-- Port Hospital.csv
## |   \-- St. Mark's Maternity Hospital (SMMH).csv
## +-- flexdashboard
## |   +-- outbreak_dashboard.html
## |   +-- outbreak_dashboard.Rmd
## |   +-- outbreak_dashboard_shiny.Rmd
## |   +-- outbreak_dashboard_test.html
## |   \-- outbreak_dashboard_test.Rmd
## +-- gis
## |   +-- africa_countries.geo.json
## |   +-- covid_incidence.csv
## |   +-- covid_incidence_map.R
## |   +-- linelist_cleaned_with_adm3.rds
## |   +-- population
## |   |   +-- sle_admpop_adm3_2020.csv
## |   |   \-- sle_population_statistics_sierraleone_2020.xlsx
## |   \-- shp
## |       +-- README.txt
## |       +-- sle_adm3.CPG
## |       +-- sle_adm3.dbf
## |       +-- sle_adm3.prj
## |       +-- sle_adm3.sbn
## |       +-- sle_adm3.sbx
## |       +-- sle_adm3.shp
## |       +-- sle_adm3.shp.xml
## |       +-- sle_adm3.shx
## |       +-- sle_hf.CPG
## |       +-- sle_hf.dbf
## |       +-- sle_hf.prj
## |       +-- sle_hf.sbn
## |       +-- sle_hf.sbx
## |       +-- sle_hf.shp
## |       \-- sle_hf.shx
## +-- godata
## |   +-- cases_clean.rds
## |   +-- contacts_clean.rds
## |   +-- followups_clean.rds
## |   \-- relationships_clean.rds
## +-- likert_data.csv
## +-- linelist_cleaned.xlsx
## +-- make_evd_dataset.R
## +-- malaria_app
## |   +-- app.R
## |   +-- data
## |   |   \-- facility_count_data.rds
## |   +-- funcs
## |   |   \-- plot_epicurve.R
## |   +-- global.R
## |   +-- malaria_app.Rproj
## |   +-- server.R
## |   \-- ui.R
## +-- malaria_facility_count_data.rds
## +-- phylo
## |   +-- sample_data_Shigella_tree.csv
## |   +-- Shigella_subtree_2.nwk
## |   +-- Shigella_subtree_2.txt
## |   \-- Shigella_tree.txt
## +-- rmarkdown
## |   +-- outbreak_report.docx
## |   +-- outbreak_report.html
## |   +-- outbreak_report.pdf
## |   +-- outbreak_report.pptx
## |   +-- outbreak_report.Rmd
## |   +-- report_tabbed_example.html
## |   \-- report_tabbed_example.Rmd
## +-- standardization
## |   +-- country_demographics.csv
## |   +-- country_demographics_2.csv
## |   +-- deaths_countryA.csv
## |   +-- deaths_countryB.csv
## |   \-- world_standard_population_by_sex.csv
## +-- surveys
## |   +-- population.xlsx
## |   +-- survey_data.xlsx
## |   \-- survey_dict.xlsx
## \-- time_series
##     +-- campylobacter_germany.xlsx
##     \-- weather
##         +-- germany_weather2002.nc
##         +-- germany_weather2003.nc
##         +-- germany_weather2004.nc
##         +-- germany_weather2005.nc
##         +-- germany_weather2006.nc
##         +-- germany_weather2007.nc
##         +-- germany_weather2008.nc
##         +-- germany_weather2009.nc
##         +-- germany_weather2010.nc
##         \-- germany_weather2011.nc

Đối tượng R

Bạn có thể sử dụng hàm exists() trong base R để kiểm tra xem một đối tượng R có tồn tại bên trong môi trường R hay không (cung cấp tên đối tượng trong dấu ngoặc kép).

exists("linelist")

## [1] TRUE

Lưu ý rằng một số gói lệnh trong base R sử dụng các tên chung làm tên cho các đối tượng như “data” trong môi trường R, mà kết quả kiểm tra sẽ là TRUE trừ khi chúng ta chỉ rõ inherit = FALSE. Đây là một lý do để không đặt tên cho bộ số liệu của chúng ta là “data”.

exists("data")

## [1] TRUE

exists("data", inherit = FALSE)

## [1] FALSE

Nếu bạn đang viết một hàm, bạn nên sử dụng hàm missing() từ base R để kiểm tra xem có một đối số hiện diện hay không, thay vì dùng hàm exists().

Thư mục

Để kiểm tra xem một thư mục có tồn tại không, cung cấp đường dẫn tập tin (và tên tập tin) đến hàm is_dir() của package fs. Cuộn qua bên phải để thấy thông báo TRUE được in ra.

is_dir(here("data"))

## D:/Book Writing/4. EpiR Book/epiRhandbook_vn/data 
##                                              TRUE

Một cách làm khác là dùng hàm file.exists() từ base R.

Tệp

Để kiểm tra xem một tập tin cụ thể có tồn tại hay không, sử dụng hàm is_file() của package fs. Cuộn qua bên phải để thấy thông báo TRUE được in ra.

is_file(here("data", "case_linelists", "linelist_cleaned.rds"))

## D:/Book Writing/4. EpiR Book/epiRhandbook_vn/data/case_linelists/linelist_cleaned.rds 
##                                                                                  TRUE

Một cách làm khác là dùng hàm file.exists() từ base R.

Thư mục

Để tạo một thư mục mới, bạn có thể sử dụng hàm dir_create() từ package fs. Nếu thư mục đã tồn tại, thư mục này sẽ không bị ghi đè và không bị trả lại lỗi.

dir_create(here("data", "test"))

Một cách làm khác là dùng hàm dir.create() từ base R, mà sẽ hiển thị lỗi nếu thư mục đó đã tồn tại. Ngược lại, dir_create() sẽ không thông báo gì.

Tệp

Chúng ta có thể tạo một tâp tin (rỗng) bằng hàm file_create() từ package fs. Nếu tập tin này đã tồn tại, nó sẽ không bị ghi đè hoặc thay đổi.

file_create(here("data", "test.rds"))

Một cách làm khác là dùng hàm file.create() từ base R. Nhưng nếu tập tin này đã tồn tại, tùy chọn này sẽ cắt xén tập tin đó. Nếu dùng hàm file_create() tập tin này sẽ được giữ nguyên.

Tạo nếu không tồn tại

ĐANG XÂY DỰNG

Đối tượng R

Dùng hàm rm() từ base R để loại bỏ một đối tượng R.

Thư mục

Dùng hàm dir_delete() từ package fs.

Tệp

Chúng ta có thể xóa các tệp bằng hàm file_delete() từ package fs.

source()

Để chạy một R script từ một R script khác, bạn có thể sử dụng hàm source() (trong base R).

source(here("scripts", "cleaning_scripts", "clean_testing_data.R"))

ở phía trên bên phải của tập lệnh. Điều này sẽ thực hiện tập lệnh này nhưng sẽ thực hiện một cách âm thầm (không có kết quả đầu ra trong bảng điều khiển R) trừ khi có chủ ý cụ thể. Xem các ví dụ ở chương [Bảng điều khiển tương tác] về cách sử dụng source() để tương tác với người dùng qua bảng điều khiên R ở chế độ hỏi và trả lời.

render()

Hàm render() là một biến thể của hàm source() mà thường được sử dụng nhất cho các tập lệnh của R markdown. Chúng ta cung cấp input = tập tin R markdown, và cũng vậy output_format = (thường là “html_document”, “pdf_document”, “word_document”, ““)

Xem chương Báo cáo với R Markdown để biết thêm chi tiết. Ngoài ra, bạn có thể xem thêm tài liệu về render() tại đây hoặc bằng cách gõ ?render.

Chạy các tệp trong một thư mục

Bạn có thể tạo một vòng lặp for và sử dụng nó để source() từng tệp trong một thư mục, đã được nhận dạng bởi hàm dir().

for(script in dir(here("scripts"), pattern = ".R$")) {   # for each script name in the R Project's "scripts" folder (with .R extension)
  source(here("scripts", script))                        # source the file with the matching name that exists in the scripts folder
}

Nếu chúng ta chỉ muốn thực hiện một vài scripts, chúng ta có thể xác định chúng bằng tên như sau:

scripts_to_run <- c(
     "epicurves.R",
     "demographic_tables.R",
     "survival_curves.R"
)

for(script in scripts_to_run) {
  source(here("scripts", script))
}

Đây là một so sánh giữa các hàm của fs và base R.

Nhập tệp vào một thư mục

Xem chương Nhập xuất dữ liệu để nhập và xuất các tập tin riêng lẻ.

Ngoài ra cũng xem thêm chương Nhập xuất dữ liệu để biết các phương pháp nhập một cách tự động các tập tin gần đây nhất dựa trên ngày trong tên tập tin hoặc bằng cách xem các thông tin chi tiết của tập tin.

Xem một ví dụ trong chương [Lặp, vòng lặp và danh sách] để thấy rõ cách sử dụng package purrr:

• Để tách một data frame và lưu nó ra dưới dạng nhiều tập tin
  
• Tách một data frame và lưu từng phần vào một trang tính riêng biệt trong một tập tin Excel
  
• Nhập nhiều tập tin CSV và kết hợp chúng thành một dataframe
  
• Nhập một tập tin Excel có nhiều trang tính riêng biệt và kết hợp chúng thành một dataframe