本文概述
- 获取并设置工作目录
- 创建一个CSV文件
- 读取CSV文件
- 分析CSV文件
- 写入CSV文件
这些文件有时可以称为字符分隔值或逗号分隔的文件。他们通常使用逗号分隔数据, 但有时使用其他字符(例如分号)。这个想法是, 我们可以将复杂数据从一个应用程序导出到CSV文件, 然后将那个CSV文件中的数据导入到另一个应用程序。
在excel电子表格中存储数据是数据科学家最常用的存储方式。 R中有很多软件包, 这些软件包旨在访问excel电子表格中的数据。用户通常会发现将电子表格保存在以逗号分隔的值文件中, 然后使用R的内置功能来读取和操作数据更加容易。
R允许我们从R环境外部存储的文件中读取数据。让我们开始了解如何将数据读取和写入CSV文件。该文件应该存在于当前工作目录中, 以便R可以读取它。我们还可以设置目录并从那里读取文件。
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获取并设置工作目录 在R中, getwd()和setwd()是两个有用的函数。 getwd()函数用于检查R工作区指向的目录。 setwd()函数用于设置新的工作目录以从该目录读取和写入文件。
让我们看一个示例, 以了解如何使用getwd()和setwd()函数。
例子
# Getting and printing current working directory.print(getwd())# Setting the current working directory.setwd("C:/Users/ajeet")# Getting and printingthe current working directory.print(getwd())输出
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创建一个CSV文件 逗号分隔列中的值的文本文件称为CSV文件。让我们首先借助数据创建一个CSV文件, 下面通过使用记事本中的” 另存为所有文件(*。*)” 选项以.csv扩展名进行保存来提及该文件。
示例：record.csv
id, name, salary, start_date, dept1, Shubham, 613.3, 2012-01-01, IT2, Arpita, 525.2, 2013-09-23, Operations3, Vaishali, 63, 2014-11-15, IT4, Nishka, 749, 2014-05-11, HR5, Gunjan, 863.25, 2015-03-27, Finance6, Sumit, 588, 2013-05-21, IT7, Anisha, 932.8, 2013-07-30, Operations8, Akash, 712.5, 2014-06-17, Financ输出
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读取CSV文件 R具有丰富的功能集。 R提供了read.csv()函数, 该函数使我们可以读取当前工作目录中可用的CSV文件。此函数将文件名作为输入并返回存在于其上的所有记录。
让我们使用record.csv文件通过read.csv()函数从其中读取记录。
例子
data <
- read.csv("record.csv")print(data)当我们执行上面的代码时, 它将给出以下输出
输出
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分析CSV文件 当我们使用read.csv()函数从.csv文件读取数据时, 默认情况下, 它将输出作为数据帧。在分析数据之前, 让我们开始使用is.data.frame()函数检查输出的形式。之后, 我们将借助nrow()和ncol()函数检查行数和列数。
例子
csv_data<
- read.csv("record.csv")print(is.data.frame(csv_data))print(ncol(csv_data))print(nrow(csv_data))当我们运行上面的代码时, 它将生成以下输出：
输出
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从上面的输出中可以明显看出, 我们的数据是以数据帧的形式读取的。因此, 我们可以应用数据框的所有功能, 我们已经在前面的部分中进行了讨论。
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示例：获得最高薪水
# Creating a data frame.csv_data<
- read.csv("record.csv")# Getting the maximum salary from data frame.max_sal<
- max(csv_data$salary)print(max_sal)输出
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示例：获取最高薪水人员的详细信息
# Creating a data frame.csv_data<
- read.csv("record.csv")# Getting the maximum salary from data frame.max_sal<
- max(csv_data$salary)print(max_sal)#Getting the detais of the pweson who have maximum salarydetails <
- subset(csv_data, salary==max(salary))print(details)【R CSV文件操作详细图解】输出
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示例：获取所有在IT部门工作的人员的详细信息
# Creating a data frame.csv_data<
- read.csv("record.csv")#Getting the detais of all the pweson who are working in IT departmentdetails <
- subset(csv_data, dept=="IT")print(details)输出
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示例：获取工资超过600并在IT部门工作的人员的详细信息。
# Creating a data frame.csv_data<
- read.csv("record.csv")#Getting the detais of all the pweson who are working in IT departmentdetails <
- subset(csv_data, dept=="IT"&
salary>
600)print(details)输出
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示例：获取2014年或之后加入的人们的详细信息。
# Creating a data frame.csv_data<
- read.csv("record.csv")#Getting details of those peoples who joined on or after 2014details <
- subset(csv_data, as.Date(start_date)>
as.Date("2014-01-01"))print(details)输出
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写入CSV文件 像阅读和分析一样, R还允许我们写入.csv文件。为此, R提供了write.csv()函数。此功能从现有数据框创建CSV文件。此函数在当前工作目录中创建文件。
让我们看一个示例, 以了解如何使用write.csv()函数创建输出CSV文件。
例子
csv_data<
- read.csv("record.csv")#Getting details of those peoples who joined on or after 2014details <
- subset(csv_data, as.Date(start_date)>
as.Date("2014-01-01"))# Writing filtered data into a new file.write.csv(details, "output.csv")new_details<
- read.csv("output.csv")print(new_details)输出
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