R語言對CSV文件操作實(shí)例講解
更新時間：2021年04月30日 14:58:48 作者：
在本篇文章里小編給大家整理了一篇關(guān)于R語言對CSV文件操作實(shí)例講解內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)下。
在 R 語言中，我們可以從存儲在 R 語言環(huán)境外的文件中讀取數(shù)據(jù)。 我們還可以將數(shù)據(jù)寫入將被操作系統(tǒng)存儲和訪問的文件。 R 語言可以讀取和寫入各種文件格式，如?csv?，?excel?，?xml?等。
在本章中，我們將學(xué)習(xí)從?csv?文件讀取數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)寫入?csv?文件。 該文件應(yīng)該存在于當(dāng)前工作目錄中，以便 R 語言可以讀取它。 當(dāng)然我們也可以設(shè)置我們自己的目錄并從那里讀取文件。
獲取和設(shè)置工作目錄
您可以使用?getwd()?函數(shù)檢查R語言工作區(qū)指向的目錄。 您還可以使用?setwd()?函數(shù)設(shè)置新的工作目錄。
# Get and print current working directory.
print(getwd())
# Set current working directory.
setwd("/web/com")
# Get and print current working directory.
print(getwd())
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
[1] "/web/com/1441086124_2016" [1] "/web/com"
此結(jié)果取決于您的操作系統(tǒng)和您當(dāng)前工作的目錄。
輸入為CSV文件
csv 文件是一個文本文件r語言打開文件位置，其中列中的值由逗號分隔。 讓我們考慮名為?input.csv?的文件中出現(xiàn)的以下數(shù)據(jù)。
您可以通過復(fù)制和粘貼此數(shù)據(jù)使用 記事本創(chuàng)建此文件。 使用記事本中的保存為所有文件?（*.*）?選項(xiàng)將文件保存為?input.csv?。
id,name,salary,start_date,dept 1,Rick,623.3,2012-01-01,IT 2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations 3,Michelle,611,2014-11-15,IT 4,Ryan,729,2014-05-11,HR ,Gary,843.25,2015-03-27,Finance 6,Nina,578,2013-05-21,IT 7,Simon,632.8,2013-07-30,Operations 8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance
讀取CSV文件
以下是?read.csv()?函數(shù)的一個簡單示例，用于讀取當(dāng)前工作目錄中可用的 CSV 文件
data <- read.csv("input.csv")
print(data)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id, name, salary, start_date, dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
分析CSV文件
默認(rèn)情況下，?read.csv()?函數(shù)將輸出作為數(shù)據(jù)幀。 這可以容易地如下檢查。 此外，我們可以檢查列和行的數(shù)量。
data <- read.csv("input.csv")
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
[1] TRUE [1] 5 [1] 8
一旦我們讀取數(shù)據(jù)幀中的數(shù)據(jù)，我們可以應(yīng)用所有適用于數(shù)據(jù)幀的函數(shù)r語言打開文件位置，如下一節(jié)所述。
獲得最高工資
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
[1] 843.25
獲取具有最高工資的人的詳細(xì)信息
我們可以獲取滿足特定過濾條件的行，類似于?SQL where?子句。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
# Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id name salary start_date dept
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
獲取所有的 IT 部門員工的信息
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
6 6 Nina 578.0 2013-05-21 IT
獲得工資大于600的 IT 部門的人員
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
獲得2014年或之后加入的人
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id name salary start_date dept
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
寫入CSV文件
R 語言可以創(chuàng)建?csv?文件形式的現(xiàn)有數(shù)據(jù)幀。 ?write.csv()?函數(shù)用于創(chuàng)建?csv?文件。 此文件在工作目錄中創(chuàng)建。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv")
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
X id name salary start_date dept 1 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT 2 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR 3 5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance 4 8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
這里列 X 來自數(shù)據(jù)集??。 這可以在寫入文件時使用附加參數(shù)刪除。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv", row.names = FALSE)
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果
id name salary start_date dept
1 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
2 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
3 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
4 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
到此這篇關(guān)于R語言對CSV文件操作實(shí)例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言CSV文件操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！