R语言对CSV文件操作实例讲解

更新时间：2021年04月30日 14:58:48 作者：w3cschool

在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于R语言对CSV文件操作实例讲解内容，有兴趣的朋友们可以学习下。

在 R 语言中，我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据。我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。 R 语言可以读取和写入各种文件格式，如csv，excel，xml等。

在本章中，我们将学习从csv文件读取数据，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，以便 R 语言可以读取它。当然我们也可以设置我们自己的目录并从那里读取文件。

获取和设置工作目录

您可以使用getwd()函数检查R语言工作区指向的目录。您还可以使用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")

# Get and print current working directory.
print(getwd())

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1] "/web/com/1441086124_2016"
[1] "/web/com"

此结果取决于您的操作系统和您当前工作的目录。

输入为CSV文件

csv 文件是一个文本文件，其中列中的值由逗号分隔。让我们考虑名为input.csv的文件中出现的以下数据。

您可以通过复制和粘贴此数据使用 Windows 记事本创建此文件。使用记事本中的保存为所有文件（*.*）选项将文件保存为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

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

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

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

      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

默认情况下，read.csv()函数将输出作为数据帧。这可以容易地如下检查。此外，我们可以检查列和行的数量。

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

print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1] TRUE
[1] 5
[1] 8

一旦我们读取数据帧中的数据，我们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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1] 843.25

获取具有最高工资的人的详细信息

我们可以获取满足特定过滤条件的行，类似于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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

      id    name  salary  start_date    dept
5     NA    Gary  843.25  2015-03-27    Finance

获取所有的 IT 部门员工的信息

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

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

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

       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

获得工资大于600的 IT 部门的人员

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

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

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

       id   name      salary   start_date   dept
1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT
3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT

获得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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

       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

写入CSV文件

R 语言可以创建csv文件形式的现有数据帧。 write.csv()函数用于创建csv文件。此文件在工作目录中创建。

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

  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

这里列 X 来自数据集newper。这可以在写入文件时使用附加参数删除。

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

      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

到此这篇关于R语言对CSV文件操作实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关R语言CSV文件操作内容请搜索脚本之家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脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

R语言
CSV

R语言实现支持向量机SVM应用案例
本文主要介绍了R语言实现支持向量机SVM应用案例，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-08-08
R语言实现输出九九乘法表
这篇文章主要介绍了R语言实现输出九九乘法表，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-03-03
R语言数据表匹配和拼接 merge函数的使用
这篇文章主要介绍了R语言数据表匹配和拼接 merge函数的使用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-03-03
R语言解决安装ggplot2报错的问题
这篇文章主要介绍了R语言解决安装ggplot2报错的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-04
R语言中循环的相关知识详解
这篇文章主要为大家详细介绍了R语言中循环的相关知识，文中的示例代码讲解详细，对我们学习R语言有一定的帮助，感兴趣的可以了解一下
2023-03-03
R语言编程数学分析重读微积分微分学原理运用
这篇文章主要介绍了R语言编程数学分析重读微积分微分学的原理运用，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有=有所帮助，祝大家多多进步
2021-10-10
R语言RcppEigen计算点乘与矩阵乘法连乘算法错误解决
这篇文章主要为大家介绍了RcppEigen计算点乘与矩阵乘法时发生连乘计算错误的解决方式，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
2021-11-11
R语言which函数介绍及Rcpp改写详解
有的时候我们需要找到一个数据子向量中的位置,我们就可以使用which函数,下面这篇文章主要给大家介绍了关于R语言which函数介绍及Rcpp改写的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-07-07
R语言实现将1对多数据与1对1数据互换
这篇文章主要介绍了R语言实现将1对多数据与1对1数据互换的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-03-03
R语言中dnorm,pnorm,qnorm和rnorm的区别浅析
正在学习R语言统计学的小伙伴,可能会被各种专有名词所困扰,下面这篇文章主要给大家介绍了关于R语言中dnorm,pnorm,qnorm和rnorm区别的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-12-12