R에서 날짜별로 파일을 나열하는 방법(예제 포함)
다음 기본 구문을 사용하여 R의 현재 작업 디렉터리에 있는 파일을 날짜별로 나열할 수 있습니다.
#extract all CSV files in working directory file_info = file. info ( list.files (pattern=" *.csv ")) #sort files based on mtime (date and time modification) file_info = file_info[ with (file_info, order (as. POSIXct (mtime))), ] #view only file names with modification date and time file_info[c(" mtime ")]
다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.
예: R에서 날짜별로 파일을 나열하는 방법
R의 현재 작업 디렉토리 에 있는 모든 CSV 파일을 날짜별로 나열하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
다음 구문을 사용하여 먼저 현재 작업 디렉터리에서 모든 CSV 파일(파일 정보 포함)을 추출할 수 있습니다.
#extract all CSV files in working directory file_info = file. info ( list.files (pattern=" *.csv ")) #view all CSV files file_info size isdir mode mtime ctime atime exe basketball_data.csv 55 FALSE 666 2023-01-06 11:07:43 2022-07-12 09:07:26 2023-04-18 09:42:19 no df1.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:24 2022-04-21 10:48:24 2023-04-18 09:42:19 no df2.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:30 2022-04-21 10:48:29 2023-04-18 09:42:19 no df3.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:34 2022-04-21 10:48:34 2023-04-18 09:42:19 no my_data.csv 53 FALSE 666 2022-09-09 09:02:21 2022-04-22 09:00:13 2023-04-18 09:42:19 no my_list.csv 90 FALSE 666 2022-04-21 09:40:01 2022-04-21 09:39:59 2023-04-18 09:42:19 no my_test.csv 146 FALSE 666 2022-04-21 09:42:25 2022-04-21 09:42:25 2023-04-18 09:42:19 no player_stats.csv 137 FALSE 666 2023-04-11 09:07:20 2023-04-11 09:07:20 2023-04-18 09:42:19 no players_data.csv 50 FALSE 666 2023-01-06 09:44:12 2023-01-06 09:44:12 2023-04-18 09:42:19 no team_info.csv 131 FALSE 666 2023-04-11 09:07:21 2023-04-11 09:07:21 2023-04-18 09:42:19 no test.csv 18059168 FALSE 666 2022-09-07 09:07:34 2020-02-01 13:44:03 2023-04-18 09:42:19 no uneven_data.csv 43 FALSE 666 2023-01-06 14:02:17 2023-01-06 14:00:27 2023-04-18 09:42:19 no
그런 다음 order() 함수를 사용하여 파일이 마지막으로 수정된 날짜와 시간을 나타내는 mtime 별로 파일을 정렬할 수 있습니다.
#sort files based on mtime (date and time modification) file_info = file_info[ with (file_info, order (as. POSIXct (mtime))), ] #view sorted files file_info size isdir mode mtime ctime atime exe my_list.csv 90 FALSE 666 2022-04-21 09:40:01 2022-04-21 09:39:59 2023-04-18 09:42:19 no my_test.csv 146 FALSE 666 2022-04-21 09:42:25 2022-04-21 09:42:25 2023-04-18 09:42:19 no df1.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:24 2022-04-21 10:48:24 2023-04-18 09:42:19 no df2.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:30 2022-04-21 10:48:29 2023-04-18 09:42:19 no df3.csv 126 FALSE 666 2022-04-21 10:48:34 2022-04-21 10:48:34 2023-04-18 09:42:19 no test.csv 18059168 FALSE 666 2022-09-07 09:07:34 2020-02-01 13:44:03 2023-04-18 09:42:19 no my_data.csv 53 FALSE 666 2022-09-09 09:02:21 2022-04-22 09:00:13 2023-04-18 09:42:19 no players_data.csv 50 FALSE 666 2023-01-06 09:44:12 2023-01-06 09:44:12 2023-04-18 09:42:19 no basketball_data.csv 55 FALSE 666 2023-01-06 11:07:43 2022-07-12 09:07:26 2023-04-18 09:42:19 no uneven_data.csv 43 FALSE 666 2023-01-06 14:02:17 2023-01-06 14:00:27 2023-04-18 09:42:19 no player_stats.csv 137 FALSE 666 2023-04-11 09:07:20 2023-04-11 09:07:20 2023-04-18 09:42:19 no team_info.csv 131 FALSE 666 2023-04-11 09:07:21 2023-04-11 09:07:21 2023-04-18 09:42:19 no
대신 생성 날짜 별로 파일을 정렬하려면 ctime을 사용하고, 액세스 날짜 별로 파일을 정렬하려면 atime을 사용할 수 있습니다.
마지막으로 데이터 프레임을 부분 집합하여 파일 이름과 마지막으로 수정된 날짜 및 시간만 표시할 수 있습니다.
#view only file names with modification date and time file_info[c(" mtime ")] mtime my_list.csv 2022-04-21 09:40:01 my_test.csv 2022-04-21 09:42:25 df1.csv 2022-04-21 10:48:24 df2.csv 2022-04-21 10:48:30 df3.csv 2022-04-21 10:48:34 test.csv 2022-09-07 09:07:34 my_data.csv 2022-09-09 09:02:21 players_data.csv 2023-01-06 09:44:12 basketball_data.csv 2023-01-06 11:07:43 uneven_data.csv 2023-01-06 14:02:17 player_stats.csv 2023-04-11 09:07:20 team_info.csv 2023-04-11 09:07:21
원하는 경우 날짜별로 파일 이름만 표시할 수도 있습니다.
#view only file names
rownames(file_info)
[1] "my_list.csv" "my_test.csv" "df1.csv" "df2.csv" "df3.csv"
[6] "test.csv" "my_data.csv" "players_data.csv" "basketball_data.csv" "uneven_data.csv"
[11] "player_stats.csv" "team_info.csv"
12개의 CSV 파일 이름은 날짜별로 정렬됩니다.
관련 항목: R에서 list.files() 함수를 사용하는 방법(예제 4개)
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.