R语言的数据输入深入讲解

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下。

首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中,因此:如何大批量无差错高效率地读取数据就成为R语言首先要解决的问题。

第一:如果自己学习写代码,加载R语言中本身自带的数据包cars等,加载的方法跟其他包相同,具体代码如下:

> install.packages("car")
> library(cars)

第二:读取外部数据一般用read.***( ),***代表要读取的文件类型,下面详细解释了每种类型的文件的读取:

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)
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
     dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote = "\"",
     dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
      dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
      dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

其中:

参数file:代表要读去的文件名以及文件路径,如果当前工作路径就是需要读取的文件的存储路径,那么可以直接写文件名,记得要用双引号括起来。那么如何设置工作路径呢?首先我们查看当前的工作路径用getwd( )函数,设置工作路径的话用setwd(" 工作路径")函数,注意,在设置工作路径时,需要把路径中所有的 "\" 改成 “\\”。具体操作如下代码:

> getwd()  #查看当前工作路径
[1] "E:/赵志博/R"
> setwd("E:\赵志博") #错误的设置方式
Error: '\? is an unrecognized escape in character string starting ""E:\?
> setwd("E:\\赵志博") #正确的设置方式
> getwd()  #查看设置后的工作路径
[1] "E:/赵志博"

当工作路径设置完成后,便可以直接读取工作路径里面的文件而不需要加文件的存储位置。如代码所示,当前工作路径为"E:/赵志博",在该路径下创建了文件“123.txt”,可以直接读取文件,但是在“D:/”创建了新的文件“456.txt”,便不能直接读取,需要加上完整的文件路径,路径同样需要将"\" 改成 “\\”。

mydata <- read.table("123.txt",sep = ',')
> mydata
 V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9
> mydataD <- read.table("456.txt",sep = ',')
Error in file(file, "rt") : cannot open the connection
In addition: Warning message:
In file(file, "rt") : cannot open file '456.txt': No such file or directory
> mydataD <- read.table("D:\\456.txt",sep = ',')
> mydataD
 V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9

每次都要设置路径,对有些场合来说未免太过麻烦,因此R提供了一种可以直接选择文件位置的函数,read.***(file.choose()),例如读取txt数据:

mydatachoose <- read.table(file.choose()) #自由选取数据来读取,但是file.choose( )的参数好像没有

参数header:主要确定需要读取的文件是否自己已经设置了列名,默认值为FALSE。这个需要解释一下:上节我们已经讲过data.frame类型,那么read.***( )的返回值也是数据框类型,自然是按列填充的数据框格式,因此列名就显得尤为重要,相当于Excel的表头部分,行号系统会根据1~N的顺序排好,当然也可以修改。

参数sep:主要确定需要读取的文件中,各个字符的分割方式,一般有空格分割,逗号分割等,确定了分割方式,才能保证将数据读取为自己想要的样子。

常见用的参数就是这些,其他的原理都差不多,如果有需要自行学习。

1.txt文件:mydata <- read.table( )

2.Excel格式数据:mydata <- read.xlsx( ),在使用这个函数之前,需要先安装xlsx包,安装方法跟其他包的安装方法一致。一般来说,读取xlsx文件速度较慢,通常将Excel文件保存为csv格式,然后再进行读取 mydata <- read.csv( )

3.XML数据:读取XML数据前先要载入XML包,然后使用 mydata <- xmlRoot(xmlTreeParse("***.xml"))来读取

关于数据的读取就先介绍到这里,其他有用的着的再单独学习。

到此这篇关于R语言的数据输入深入讲解的文章就介绍到这了,更多相关R语言的数据输入内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • R语言strsplit函数用法深入详解

    1.R语言strsplit用于分割字符串 创建测试数据 > test <- "aa bb cc dd ee ff" ##创建测试数据 > test [1] "aa bb cc dd ee ff" > class(test) ## 测试数据为字符 [1] "character" 2.按照指定分隔符拆分字符串 > a <- strsplit(test,split = " ") ##制动分隔符为空

  • R语言变量赋值深入讲解

    变量可以使用向左,向右且等于操作符来分配值.可以使用 print() 或 cat() 函数打印变量的值.cat() 函数将多个项目并成连续并打印输出. # Assignment using equal operator. var.1 = c(0,1,2,3) # Assignment using leftward operator. var.2 <- c("learn","R") # Assignment using rightward operator. c

  • R语言关联规则深入详解

    在用R语言做关联规则分析之前,我们先了解下关联规则的相关定义和解释. 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系,是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测. 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组,第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则. 接下来,我们了解下关联规则的两个主要参数:支持度和置信度. 用简化的方式来理解这两个指标,支持度是两个关联物品同时出现的概率,而置信度是当一物品出现,则另一个物品也出现的概率. 假如有一条规则:牛肉

  • R语言生成随机数实例讲解

    1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

  • R语言数据类型深入详解

    R语言用来存储数据的对象包括: 向量, 因子, 数组, 矩阵, 数据框, 时间序列(ts)以及列表 意义介绍 1. 向量(一维数据): 只能存放同一类型的数据 语法: c(data1, data2, ...),访问的时候下标从1开始(和Matlab相同);向量里面只能存放相同类型的数据. > x <- c(1,5,8,9,1,2,5) > x [1] 1 5 8 9 1 2 5 > y <- c(1,"zhao") # 这里面有integer和字符串, 整

  • R语言的数据输入深入讲解

    既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中

  • R语言绘制空间热力图实例讲解

    先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo_

  • R语言数据类型和对象深入讲解

    以上数据类型均为原子向量. 单引号和双引号不做区分. R语言中TRUE和FALSE 可以简化为T和F 多元素向量的生成方式 方式 1:使用c()函数 ,这个是最常见的 c(combine) 如果基本类型混合的话,会强制类型转换 方式2: 使用seq()函数 (创建等差数列) 方式3:创建等差序列 事先知道向量的类型和长度,可以 产生随机数列 有放回抽样 (这个可以用np.random.choice()实现) 取向量的元素,并对其操作 (下表从1开始) 根据变量的不同,R语言数据对象可以分为 到此

  • R语言向量知识点及实例讲解

    有常见的六种基本的向量类型 创建向量 设定recursive = T,c函数可以从其他数据结构中递归形成向量 > v <- c(.295, .300, .250, .287, list(.102, .200, .303), recursive = T) > v [1] 0.295 0.300 0.250 0.287 0.102 0.200 0.303 > typeof(v) [1] "double" > v <- c(.295, .300, .250

  • R语言的xtabs函数实例讲解

    今天在做一个列联表独立性检验的时候,总是无法处理好要求的数据类型,偶然的机会,看到了xtabs()函数,感觉很适合用来做列联表,适合将一列数据转换成列联表. shifou <- c("yes","yes","no","no") xinbie <- c("nan","nv","nan","nv") freq <- c(34,38,2

  • R语言写2048游戏实例讲解

    2048 是一款益智游戏,只需要用方向键让两两相同的数字碰撞就会诞生一个翻倍的数字,初始数字由 2 或者 4 构成,直到游戏界面全部被填满,游戏结束. 编程时并未查看原作者代码,不喜勿喷. 程序结构如下: R语言代码: #!/usr/bin/Rscript #画背景 draw_bg <- function(){ plot(0,0,xlim=c(0,0.8),ylim=c(0,0.8),type='n',xaxs="i", yaxs="i") for (i in

  • R语言格式化输出sprintf实例讲解

    用%s替代字符串 name <- 'max' sprintf('my name is %s',name) [1] "my name is max" 用%d替代整数 age <- 18 sprintf('age:%d',age) [1] "age:18" d前面添加数字n,可以添加n-替代数字位数的空格 sprintf('age:%3d',age) [1] "age: 18" d前面添加0加上数字n,可以添加n-替代数字位数的0 spr

  • R语言绘图数据可视化Ridgeline plot山脊图画法

    目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图 调整透明度 更改顺序 更改线条形状 今天给大家介绍一下Ridgeline plot(山脊图)的画法. 作图数据如下: Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式. Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", heade

  • R语言绘制数据可视化小提琴图画法示例

    目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图 小提琴图之前已经画过了,不过最近小仙又看到一种貌美的画法,决定复刻一下.文献中看到的图如下: Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式.作图数据如下: Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", header = T

  • R语言绘图数据可视化pie chart饼图

    目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图 今天要给大家介绍的Pie chart(饼图),本来是不打算写这个的,因为用Excel画饼图实在是太方便了.本着能少动一下是一下的懒人原则,是不打算用R画的,再说,本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么,实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了. 结果后来用Excel画饼图调整颜色.大小的时候着实有些崩

随机推荐