21
2020
08

R CSV 文件

R 作为统计学专业工具,如果只能人工的导入和导出数据将使其功能变得没有意义,所以 R 支持批量的从主流的表格存储格式文件(例如 CSV、Excel、XML 等)中获取数据。

CSV 表格交互

CSV(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号) 是一种非常流行的表格存储文件格式,这种格式适合储存中型或小型数据规模的数据。

由于大多数软件支持这个文件格式,所以常用于数据的储存与交互。

CSV 本质是文本,它的文件格式极度简单:数据一行一行的用文本保存起来而已,每条记录被分隔符分隔为字段,每条记录都有同样的字段序列。

以下是一个简单的 sites.csv 文件(存储在测试程序的相同目录下):

id,name,url,likes

1,Google,www.google.com,111

2,Runoob,www.runoob.com,222

3,Taobao,www.taobao.com,333

CSV 用逗号来分割列,如果数据中含有逗号,就要用双引号将整个数据块包括起来。

注意:包含非英文字符的文本要注意保存的编码,由于很多计算机普遍使用 UTF-8 编码,所以我是用 UTF-8 进行保存的。

注意: CSV 文件最后一行需要保留一个空行,不然执行程序会有警告信息。

Warning message:

In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote,  :

  incomplete final line found by readTableHeader on 'sites.csv'


读取 CSV 文件

接下来我们就可以使用 read.csv() 函数来读取 CSV 文件的数据:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")

print(data)

如果不设置 encoding 属性,read.csv 函数将默认以操作系统默认的文字编码进行读取,如果你使用的是 Windows 中文版系统且没有设置过系统的默认编码,那系统的默认编码应该是 GBK。所以大家请尽可能地统一文字编码以防出错。

执行以上代码输出结果为:

  id   name            url likes

1  1 Google www.google.com   111

2  2 Runoob www.runoob.com   222

3  3 Taobao www.taobao.com   333

read.csv() 函数返回的是数据框,我们可以很方便的对数据进行统计处理,以下实例我们查看行数和列数:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


print(is.data.frame(data))  # 查看是否是数据框

print(ncol(data))  # 列数

print(nrow(data))  # 行数

执行以上代码输出结果为:

[1] TRUE

[1] 4

[1] 3

以下统计数据框中 likes 字段最大对数据:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


# likes 最大的数据

like <- max(data$likes)

print(like)

执行以上代码输出结果为:

[1] 333

我们也可以指定查找条件,类似 SQL where 子句一样查询数据,需要用到到函数是 subset()。

以下实例查找 likes 为 222 到数据:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


# likes 为 222 的数据

retval <- subset(data, likes == 222)

print(retval)

执行以上代码输出结果为:

  id   name            url likes

2  2 Runoob www.runoob.com   222

注意:条件语句等于使用 ==。

多个条件使用 & 分隔符,以下实例查找 likes 大于 1 name 为 Runoob 的数据:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


# likes 大于 1 name 为 Runoob 的数据

retval <- subset(data, likes > 1 & name=="Runoob")

print(retval)

执行以上代码输出结果为:

  id   name            url likes

2  2 Runoob www.runoob.com   222

保存为 CSV 文件

R 语言可以使用 write.csv() 函数将数据保存为 CSV 文件。

接着以上实例,我们将 likes 为 222 的数据 保存到 runoob.csv 文件:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


# likes 为 222 的数据

retval <- subset(data, likes == 222)


# 写入新的文件

write.csv(retval,"runoob.csv")

newdata <- read.csv("runoob.csv")

print(newdata)

执行以上代码输出结果为:

 X id   name            url likes

1 2  2 Runoob www.runoob.com   222

X 来自数据集 newper,可以通过参数 row.names = FALSE 来删除它:

实例

data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")


# likes 为 222 的数据

retval <- subset(data, likes == 222)


# 写入新的文件

write.csv(retval,"runoob.csv", row.names = FALSE)

newdata <- read.csv("runoob.csv")

print(newdata)

执行以上代码输出结果为:

  id   name            url likes

1  2 Runoob www.runoob.com   222

执行完后,我们就可以看到 runoob.csv 文件生存:

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