Data-导入数据2

从TXT | CSV文件读取数据：R基本函数

在前面，我们描述了R编程的要点和准备数据的一些最佳实践。

在本文中，您将学习如何将.txt（制表符分隔值）和.csv（逗号分隔值）文件格式的数据导入R。

预备任务

启动RStudio：运行RStudio并设置工作目录

准备数据：准备数据的最佳实践

用于导入数据的R基本函数

R base函数read.table（）是一个通用函数，可用于读取表格式的文件。数据将作为数据框导入。

请注意，根据文件格式的不同，read.table（）的几种变体可以使您的生活更轻松，包括read.csv（）、read.csv2（）、read.delim（）和read.delim2（）。

read.csv（）：用于读取“逗号分隔符”文件（“.csv”）。

read.csv2（）：用于使用逗号“，”作为小数点和分号“；”作为字段分隔符的文件。

read.delim（）：用于读取“制表符分隔符”文件（“.txt”）。默认情况下，点（“.”）用作小数点。

read.delim2（）：用于读取“制表符分隔值”文件（“.txt”）。默认情况下，逗号（“，”）用作小数点。

这些函数的简化格式如下：

#将表格数据读入R

read.table(file, header = FALSE, sep = "", dec = ".")

#读取“逗号分隔值”文件（“.csv”）

read.csv(file, header = FALSE, sep = ",", dec = ".",...)

#或者使用read.csv2,使用逗号作为小数点，使用分号作为字段分隔符。

read.csv2（file，header=TRUE，sep=“；”，dec=“，”，…）

#读取制表符分隔的文件

read.delim（file，header=TRUE，sep=“\t”，dec=“.”，…）

read.delim2（file，header=TRUE，sep=“\t”，dec=“，”，…）

文件：包含要导入R的数据的文件的路径。

sep：字段分隔符字符。“\t”用于制表符分隔的文件。

header：逻辑值。如果为TRUE，read.table（）假定文件有一个标题行，因此第1行是每列的名称。如果不是这样，可以添加参数header=FALSE。

dec：文件中用于小数点的字符。

读取本地文件

要导入本地.txt或.csv文件，语法如下：

#读取一个名为“mtcars.txt”的txt文件

my_data<-read.delim（“mtcars.txt”）

#读取一个名为“mtcars.csv”的csv文件

my_data<-read.csv（“mtcars.csv”）

上面的R代码假设文件“mtcars.txt”或“mtcars.csv”在当前工作目录中。要知道当前的工作目录，请在R控制台中键入getwd（）函数。

也可以使用函数file.choose（）以交互方式选择文件，如果您是R编程的初学者，我建议您这样做：

#读取txt文件

my_data<-read.delim（file.choose（））

#读取csv文件

my_data<-read.csv（file.choose（））

如果在RStudio中使用上面的R代码，系统会要求您选择一个文件。

如果您的数据包含带文本的列，R可以假设列是一个因子或分组变量（例如：“good”、“good”、“bad”、“bad”、“bad”）。如果不想将文本数据转换为因子，请在read.delim（）、read.csv（）和read.table（）函数中添加stringsAsFactor=FALSE。在这种情况下，与文本文件中的字符串对应的数据框列将是字符。

例如：

my_data<-read.delim（file.choose（），

stringsAsFactor=FALSE）

如果字段分隔符是例如“|”，则可以将常规函数read.table（）与其他参数一起使用：

my_data<-read.table（file.choose（），

sep=“|”，header=TRUE，dec=“.”）

从internet读取文件

可以使用函数read.delim（）、read.csv（）和read.table（）从web导入文件。

my_data<-read.delim（“http://www.sthda.com/upload/boxplot_format.txt”）

总结

导入本地.txt文件：read.delim（file.choose（））

导入本地.csv文件：read.csv（file.choose（））

从internet导入文件：如果是txt文件，则为read.delim（url）；如果是csv文件，则为read.csv（url）