write.table()
- 数据导入导出最常用的方式是使用read.table()函数和write.table()处理CSV文件的导入导出，read.table()和write.table()可以处理包含行、列标签的数据框
- Usage: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = " ", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"), fileEncoding = "")
- x： 要写入的对象的名称
- file： 文件名(缺省时对象直接被“写”在屏幕上)
- append： 是否为增量写入
- quote： 一个逻辑型或者数值型向量:如果为TRUE,则字符型变量和因子写在双引 号""中;若quote是数值型向量则代表将欲写在""中的那些列的列标。(两种 情况下变量名都会被写在""中;若quote = FALSE则变量名不包含在双引号中)
- sep： 文件中的字段分隔符
- eol： 指定行尾符，默认为' '
- na： 表示缺失数据的字符
- dec： 用来表示小数点的字符
- row.names： 一个逻辑值,决定行名是否写入文件;或指定要作为行名写入文件的字符型 向量
- col.names： 一个逻辑值(决定列名是否写入文件);或指定一个要作为列名写入文件中 的字符型向量
- qmethod： 若quote=TRUE,则此参数用来指定字符型变量中的双引号"如何处理: 若参数值为"escape" (或者"e",缺省)每个"都用"替换;若值为"d"则每 个"用""替换
- 类似的，write.table()也提供了一些变体：write.csv(…)、write.csv2(…)
> remove(list = ls()) > space_path <- c("E:\RML\") > file_path <- paste0(space_path,"C45.csv") > data1 <- data.frame(id=c("1","2","3"),name=c("张三","李四","王五")) > write.table(x= data1) "id" "name" "1" "1" "张三" "2" "2" "李四" "3" "3" "王五" > write.table(x= data1,file = file_path)
read.table()
- Usage: read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = ""'",
col.names, na.strings = "NA", colClasses = NA, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,comment.char = "#",
fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
- file : 要处理的文件。可以用字符串指定文件名，也可以使用函数，如：file('file.dat',encoding='utf-8')
- header：首行是否为字段名。如果不指定，read.table()会根据行标签进行判断，即如果首行比下面的行少一列，就是header行
- col.names: 如果指定，则用指定的名称替代首行中的列名称
- sep：指定分隔符。默认为空白符（空格，制表符，换行符等）。可以指定为' ', ' '等
- quote：指定字符串分隔符，如" 或 '
- na.strings: 指定缺损值。默认为NA
- fill ：文件中是否忽略了行尾字段。如果有，必须指定为 TRUE
- strip.white:是否去除字符串字段首尾的空白
- blank.lines.skip:是否忽略空白行，默认为TRUE。如果要指定为FALSE，需要同时指定 fill = TRUE 才有效
- colClasses:指定每个列的数据类型
- comment.char : 注释符。默认使用#作为注释符号，如果文件中没有注释，指定comment.char = "" 会比较安全
- 为了使用方便，read.table()函数还提供了一些变体，这些变体为read.table()的一些参数设定了默认值,如：read.csv、read.csv2、read.delim、read.delim2
> tmp <- read.table(file = file_path) > library(DT) > datatable(tmp)
保存为R格式文件
- 保存及读取代码示例
> save(data1,file = "demo.rda") > > remove(list = ls()) > load(file = "demo.rda") > print(data1) id name 1 1 张三 2 2 李四 3 3 王五
读取Excel
- 利用剪切板：选择excel数据，再用(CTRL+C)复制。在R中键入命令：
> read.delim("clipboard") 北汽新能源.ES210 X1442 X617 X42.79 X524 X36.34 X559 1 北汽新能源-EU260 1641 1308 79.71 1278 77.88 1268 2 北汽新能源-EV150 1377 822 59.69 775 56.28 814 3 北汽新能源-EV160 1515 230 15.18 486 32.08 652 - 将文件保存为csv文件，通过write.table读入
- 加载xlsx包导入excel数据
#install.packages("xlsx") Sys.setlocale(locale = "chinese") library(rJava) library(xlsxjars) library(xlsx) read.xlsx(file = "E:\RML\demo.xlsx",sheetName ="Sheet1",encoding = "utf-8") -
writelines
- Usage：writeLines(text, con = stdout(), sep = " ", useBytes = FALSE)
- 示例代码：
mytxt <- c("my valiate writelines function ,this is a demo!") writeLines(text = mytxt,con = "E:\RML\demo.html",useBytes = TRUE)
readlines
- Usage: readLines(con = stdin(), n = -1L, ok = TRUE, warn = TRUE,encoding = "unknown", skipNul = FALSE)
> readLines(con = "E:\RML\demo.html",encoding = "UTF-8") [1] "my valiate writelines function ,this is a demo!" - 读取网页示例
> rows<-readLines("http://news.ifeng.com/mainland/special/ptxyy/",encoding = "UTF-8",warn=FALSE) > rows[123:123]; [1] " ['上海','上海市闵行区中医院<br/>上海华美美莱整形医院<br/>上海万众医院<br/>上海安真医院<br/>上海福华医院<br/>上海玛丽女子医院<br/>上海真爱女子医院<br/>上海心脏病医院<br/>上海远大心胸医院<br/>上海仁爱医院<br/>上海天大医疗美容医院<br/>上海沪申五官科医院<br/>上海博爱医院<br/>上海新虹桥医院<br/>上海九龙男子医院<br/>上海城市女子医院<br/>上海西郊骨科医院<br/>上海真美妇科医院<br/>上海南浦妇科医院<br/>上海虹桥医院<br/>上海健桥医院<br/>上海博爱医院<br/>上海长江医院<br/>解放军411医院<br/>上海阳光中医医院<br/>上海英港泌尿外科医院<br/>上海阿波罗男子医院<br/>上海玫瑰女子医院<br/>上海康新医院<br/>上海圣爱医院<br/>上海同德医院<br/>上海安平医院<br/>江东泌尿外科医院<br/>上海九州泌尿医院<br/>上海青城医院<br/>上海博大医院<br/>上海中亚医院','38'],"
readr包
- readr用来把不同格式的数据读入R中，通过比传统方法快十倍的速度。在此，字符型变量不会被转化为因子型变量（所 以不再有stringAsFactors = FALSE命令）。这个包可以代替传统的R基础函数read.csv()和read.table()。它可以用来读入以下格式的数据：
- 分隔符文件：read_delim()，read_csv()，read_tsv()和read_csv2()
- 固定宽度文件：read_fwf()和read_table()
- 网络日志文件：read_log()
