R语言如何list.files

在R语言中，`list.files()`函数可以用于列出指定目录中的所有文件。该函数有两个主要参数：`path`和`pattern`。其中，`path`参数用于指定目标目录的路径，`pattern`参数用于指定要匹配的文件名模式。下面是一个例子：

# 列出桌面上所有的xlsx文件
xlsx_files <- list.files(path = "C:/Users/Joachim/Desktop", pattern = "*.xlsx")

上述代码将返回一个包含所有匹配模式的文件名的字符向量。在这个例子中，`xlsx_files`将包含所有在桌面上以`.xlsx`结尾的文件名。

相关问题

library(xts);library(WindR);w.start();library(writexl) wd <- dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path) setwd(wd);library(qpcR);library(lmtest);library(sandwich) sourcelist <- paste0(wd,"/source/",list.files(paste0(wd,"/source"))) if(sum(list.files(wd)=="output")==0){dir.create(paste0(wd,"/output"))} }

这段代码是用R语言编写的。它首先加载了一些必要的包（xts、WindR、writexl、qpcR、lmtest、sandwich）。然后，它获取当前R脚本的路径，并将工作目录设置为该路径。接下来，它定义了一个变量"sourcelist"，其中包含位于"/source/"目录下的所有文件的路径。如果当前工作目录下不存在名为"output"的文件夹，则创建该文件夹。

需要注意的是，这段代码可能不完整，因为它以"wd <- dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)"开始，但缺少了对应的结束部分。如果你有完整的代码或更具体的问题，我可以帮助你进一步。

如何将这段R语言代码转换成python语言###### step1:导入数据 ###### library(data.table) dir='matrix/' samples=list.files( dir ) samples sceList = lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] folder=file.path( dir ,pro) print(pro) print(folder) print(list.files(folder)) sce=CreateSeuratObject(counts = Read10X(folder), project = pro , min.cells = 5, min.features = 500) doub = fread(file.path( dir ,pro,'doublet.txt')) print(table(doub$predicted_doublets)) rm_barcodes = doub$barcode[doub$predicted_doublets] print(sce) sce=sce[,!colnames(sce) %in% rm_barcodes] print(sce) return(sce) }) names(sceList)

# Step1: 导入数据
import os
import pandas as pd
import scanpy as sc

dir = 'matrix/'
samples = os.listdir(dir)

def create_seurat_object(pro):
# pro = samples[0]
folder = os.path.join(dir, pro)
print(pro)
print(folder)
print(os.listdir(folder))

# Read10X
counts = sc.read_10x_mtx(folder)

# Create Seurat Object
sce = sc.AnnData(counts.X)
sce.obs_names = counts.obs_names
sce.var_names = counts.var_names

sc.pp.filter_cells(sce, min_counts=1)
sc.pp.filter_genes(sce, min_cells=1)

doub = pd.read_csv(os.path.join(folder, 'doublet.txt'), sep='\t')
print(doub['predicted_doublets'].value_counts())

rm_barcodes = doub['barcode'][doub['predicted_doublets']]
print(sce)

sce = sce[:, ~sce.var_names.isin(rm_barcodes)]
print(sce)

return sce

sceList = [create_seurat_object(pro) for pro in samples]
sceList = dict(zip(samples, sceList))

print(sceList.keys())