R语言CSV文件

R语言CSV文件

在R语言中，我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据。还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件。
R可以读取和写入各种文件格式，如：csv，excel，xml等。

在本章中，我们将学习如何从csv文件中读取数据，然后将数据写入csv文件。 该文件应该存在于当前工作目录中，以方便R可以读取它。
当然，也可以设置自己的目录，并从那里读取文件。

获取和设置工作目录

可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录，使用setwd()函数设置新的工作目录。

# Get and print current working directory.

print(getwd())



# Set current working directory.

# setwd("/web/com")

setwd("F:/worksp/R")



# Get and print current working directory.

print(getwd())

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



[1] "C:/Users/Administrator/Documents"

[1] "F:/worksp/R"

Shell



    注意：
此结果取决于您的操作系统和您当前正在工作的目录。



作为CSV文件输入



csv文件是一个文本文件，其中列中的值用逗号分隔。假设下面的数据存在于名为input.csv 的文件中。



您可以使用Windows记事本通过复制和粘贴此数据来创建此文件。使用记事本中的另存为所有文件(*.*)选项将文件另存为：input.csv(在目录：F:/worksp/R
下载)。



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

Csv



读取CSV文件



以下是read.csv()函数的一个简单示例，用于读取当前工作目录中可用的CSV文件 -



setwd("F:/worksp/R")

data <- read.csv("input.csv")

print(data)

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



> data <- read.csv("input.csv")

> print(data)

 
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

Shell



分析CSV文件



默认情况下，read.csv()函数将输出作为数据帧。这可以很容易地查看到，此外，我们可以检查列和行的数量。



setwd("F:/worksp/R")

data <- read.csv("input.csv")



print(is.data.frame(data))

print(ncol(data))

print(nrow(data))

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



[1] TRUE

[1] 5

[1] 8

Shell



当我们在数据帧中读取数据，可以应用所有适用于数据帧的函数，如下一节所述。



获得最高工资



# Create a data frame.

data <- read.csv("input.csv")



# Get the max salary from data frame.

sal <- max(data$salary)

print(sal)

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



[1] 843.25

Shell



获得最高工资的人员的详细信息



可以使用过滤条件获取符合特定的行，类似于SQL的where子句。



setwd("F:/worksp/R")

# 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)

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



     
id   
name  salary 
start_date   
dept

5    
NA   
Gary  843.25 
2015-03-27   
Finance

Shell



获取IT部门的所有人员



# Create a data frame.

data <- read.csv("input.csv")



retval <- subset( data, dept == "IT")

print(retval)

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



      
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

Shell



获取IT部门薪水在600以上的人员



setwd("F:/worksp/R")

# Create a data frame.

data <- read.csv("input.csv")



info <- subset(data, salary > 600
& dept == "IT")

print(info)

R

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



      
id  
name     
salary  
start_date   dept

1     
1   
Rick     
623.3   
2012-01-01   IT

3     
3   
Michelle 
611.0   
2014-11-15   IT

Shell



获得在2014年或以后入职的人员



setwd("F:/worksp/R")

# Create a data frame.

data <- read.csv("input.csv")



retval <- subset(data, as.Date(start_date)
> as.Date("2014-01-01"))

print(retval)

R

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

      
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

Shell

写入CSV文件

R可以从现有数据帧中来创建csv文件。write.csv()函数用于创建csv文件。 该文件在工作目录中创建。参考以下示例代码
-

setwd("F:/worksp/R")

# Create a data frame.

data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset(data, as.Date(start_date)
> as.Date("2014-01-01"))

# print(retval)

# Write filtered data into a new file.

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

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

print(newdata)

R



当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -



 
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

Shell

这里列X来自数据集更新器。在编写文件时可以使用其他参数来删除它。

setwd("F:/worksp/R")

# 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)

R

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

     
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