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  • R语言读取csv文件

    千次阅读 2020-02-01 11:18:37
    csv文件 Comma-Separated Values,逗号分隔符...R语言用read.csv读取csv文件,读取返回一个data.frame的内存对象。 read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"", dec = ".", fill = TRUE, comment....

    csv文件

    Comma-Separated Values,逗号分隔符值,其文件以文本格式存储表格数据。

    read.csv

    R语言用read.csv读取csv文件,读取返回一个data.frame的内存对象。

    read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
             dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
    

    file,读取文件的名字。
    header,布尔值,表示文件第一行是否含有列名。
    sep,列分隔符,默认是逗号。一般用的分隔符有:
    ,(逗号)
    :(冒号)
    ;(分号)
    (tab)
    空格
    特殊单个字符,比如 |, #
    quote,指文本文件中的引用字符,一般字符串的值都会被quote字符串包含起来。比如说name的字段,值可以写成:

    "Rose"
    'Rose'
    Rose
    

    这个就是不同quote的使用。一般就是双引号,单引号和不使用引号这三种。

    dec是指文件中用于小数点的字符,一般有点和逗号两种。比如说中国用的就是点,3.1415926.法国用的就是逗号3,1415926

    read.csvread.table只有个别默认值不一样,比如分隔符。其他的参数都是一样的。所以除了上面的参数外,还有下面这些read.table里面的参数。

    read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
               dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
               row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
               na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
               skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
               strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
               comment.char = "#",
               allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
               stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
               fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
    

    例子1 简单读取

    接下来我们看一下简单的例子。这个是demo的数据文件

    Name,Age,Grade
    "Rose", 23, 5
    "Bob", 21, 5
    "Henry", 20, 4
    "Lily", 22, 4.5
    
    

    读取的R script和结果。我们可以看到Name是字符值,Age是int值,Grade是numeric值。

    > gradeData <- read.csv("grade.csv")
    > gradeData
       Name Age Grade
    1  Rose  23   5.0
    2   Bob  21   5.0
    3 Henry  20   4.0
    4  Lily  22   4.5
    > str(gradeData)
    'data.frame':   4 obs. of  3 variables:
     $ Name : Factor w/ 4 levels "Bob","Henry",..: 4 1 2 3
     $ Age  : int  23 21 20 22
     $ Grade: num  5 5 4 4.5
    > 
    

    例子2 读取NA值

    我们修改一下文件,让文件有空值。

    Name,Age,Grade
    "Rose", 23, 5
    "Bob", , 5
    "Henry", 20, 4
    "Lily", 22, 4.5
    

    读取结果可以看到一个缺失值。

    > gradeData <- read.csv("grade.csv")
    > gradeData
       Name Age Grade
    1  Rose  23   5.0
    2   Bob  NA   5.0
    3 Henry  20   4.0
    4  Lily  22   4.5
    >  
    

    例子3 指定分隔符

    文件内容修改为

    Name;Age;Grade
    "Rose";23;5
    "Bob";;5
    

    读取结果。用默认的逗号分隔符读取,只有一列。设置正确的分隔符后,就读出了正确的列数。

    > gradeData <- read.csv("grade.csv")
    > gradeData
      Name.Age.Grade
    1      Rose;23;5
    2         Bob;;5
    > gradeData <- read.csv("grade.csv",sep=";")
    > gradeData
      Name Age Grade
    1 Rose  23     5
    2  Bob  NA     5
    > 
    
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  • R语言读取CSV文件

    万次阅读 2019-01-06 14:47:11
    #读取CSV文件 data &lt;- read.csv("drugbank.csv", header = FALSE)      
    #读取CSV文件
    data <- read.csv("drugbank.csv", header = FALSE)

     


     

     

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  • 手把手教你用R语言读取CSV文件

    万次阅读 2020-08-23 21:15:00
    导读:R语言有许多种方法去获取数据,最常用的是读取CSV文件。作者:Jared P. Lander来源:大数据DT(ID:hzdashuju)读取CSV文件最好的方法是使用read.ta...


    导读:R语言有许多种方法去获取数据,最常用的是读取CSV文件。

    作者:Jared P. Lander

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数,许多人喜欢使用read.csv函数,该函数其实是封装的read.table函数,同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame

    read.table函数的第一个参数为文件所在路径,可以是本地文件,也可以是网页上的文件。本书主要是从网页读取文件。

    任意CSV文件都可以读取,这里使用read.table函数读取一个简单的文件(地址如下):

    http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv

    > theUrl <-"http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv"
    > tomato <-read.table(file=theUrl, header=TRUE, sep=",")
    

    利用head命令,我们可以看到下面的结果。

    > head(tomato)
    

    如前面所述,第一个参数是文件名(或字符型变量)。注意我们如何显式地使用参数名fileheadsep。函数的参数能够按位置顺序赋值,而不用显式指定参数名,但指定参数名是最佳实践。

    第二个参数header,表示数据的第一行,即列名。第三个参数sed,表示数据的分隔符。可以设为“\t”(tab分隔符)或者“;”(分号分隔符),以读取不同类型的文件。

    常用但不被熟知的参数是stringAsFactors。将该参数设为FALSE(默认是TRUE)可使字符所在列不被转换成factor列。这样既节省计算时间(当大数据集包含许多字符列,也意味着有许多唯一值),又能保留列为字符。

    stringAsFactors参数也可以用在data.frame中。再次创建“Sport”列。

    > x <- 10:1
    > y <- -4:5
    > q <- c("Hockey", "Football", "Baseball", "Curling", "Rugby",
    +        "Lacrosse", "Basketball", "Tennis", "Cricket", "Soccer")
    > theDF <-data.frame(First=x, Second=y, Sport=q, stringsAsFac=FALSE)
    > theDF$Sport
    

    read.table函数还有许多参数,最常用的是quotecolClasses参数,分别设置字符的包围符和每列的数据类型。

    类似read.csv函数,也有其他用于read.table的封装函数,也有默认参数。它们主要的区别是sepdec参数。详细情况见表6-1。

    ▲表6-1 读取大文本文件的函数及其默认参数

    大文件使用read.table函数读取到内存比较慢,幸运的是有解决方案。读取大CSV文件和其他文本文件的两个主流的函数是read_delimfread,前者在readr包中由Hadley Wickham实现,后者在data.table包中由Matt Dowle实现。read_delimfread运行相当快,因为两者都不把字符数据自动转换成factor

    01 read_delim函数

    readr包提供读取文本文件的一系列函数。最常用的是read_delim函数,读取有分隔符的文件,比如CSV文件。该函数的第一个参数是读取的文件路径或者URL。col_names默认为TRUE,指定文件的第一行为列名。

    > library(readr)
    > theUrl <- "http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv"
    > tomato2 <- read_delim(file=theUrl, delim=',')
    Parsed with column specification:
      cols(
        Round = col_integer(),
        Tomato = col_character(),
        Price = col_double(),
        Source = col_character(),
        Sweet = col_double(),
        Acid = col_double(),
        Color = col_double(),
        Texture = col_double(),
        Overall = col_double(),
        `Avg of Totals` = col_double(),
        `Total of Avg` = col_double()
      )
    

    read_delim函数执行后会打印列名和数据类型信息,这些信息也可以使用head.read_delim函数获得。readr包中的所有数据提取函数返回的是tibble,该数据类型是data.frame的扩展。最明显的变化是打印的元数据,比如行列数和每列的数据类型。tibble会适应屏幕大小打印相应条数的行列数据。

    > tomato2
    

    read_delim函数不仅仅读取速度比read.table函数快,而且不需要设置stringAsFactors参数为FALSEread_csvread_csv2read_tsv函数是read.table函数分隔符分别为逗号(,)、分号(;)和tab(\t)的特殊情况。

    注意,数据读取为tbl_df对象,它是tbl的扩展,也是data.frame的扩展。tbldata.frame的特殊类型,它在dplyr包中定义。每列的数据类型显示在列名的下面,这是个很好的功能。

    readr包有一些对read_delim函数封装(预置分隔符)的辅助函数,比如read_csv函数和read_tsv函数。

    02 fread函数

    另一个读取大量数据的函数是data.table包的fread函数。第一个参数是读取的文件路径或者URL。header参数表示文件的第一行是列名,sep指定分隔符。该函数的stringAsFactors参数默认设为FALSE

    > library(data.table)
    > theUrl <- "http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv"
    > tomato3 <- fread(input=theUrl, sep=',', header=TRUE)
    

    这里也可以使用head函数查看前几行数据:

    > head(tomato3)
    

    该函数读取速度比read.table函数快,结果为data.table对象。data.table对象是data.frame的扩展,其是data.frame的优化。

    read_delim或者fread函数读取文件都非常快,具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。

    关于作者:贾里德 P. 兰德(Jared P. Lander),资深数据专家,Lander Analytics公司创始人兼CEO,纽约开放统计编程聚会负责人,哥伦比亚大学统计学兼职教授。在数据管理、多层次模型、机器学习、广义线性模型、可视化、数据管理和统计计算等多个领域拥有丰富经验。

    本文摘编自《R语言:实用数据分析和可视化技术》(原书第2版),经出版方授权发布。

    延伸阅读《R语言:实用数据分析和可视化技术》

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    推荐语:本书借鉴数据科学家Jared P. Lander在R语言上丰富的教学经验,通过大量实例,详细讲解R语言的核心功能。对于刚接触统计程序和模型的人,本书的内容组织结构使得学习R语言相当简单和直观。本书主要介绍R语言中20%的核心功能,但是这20%的功能足以让你解决80%的现代数据分析。

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空空如也

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r语言读取csv文件