借助 R 提供的特定功能,将 CSV 文件读入数据框架更容易。
什么是CSV文件?什么是CSV文件?
CSV 扩展为 Comma、Separated、Values. 在此文件中,存储的值被一个comma分开。
为什么CSV是数据存储中最常用的文件格式?
将数据存储在 Excel 表中是许多公司最常见的做法,在大多数公司中,人们将数据存储为 comma-separated-values (CSV),因为这个过程比创建正常表更容易。
作为最流行的和最强大的统计分析编程语言,R提供了从 CSV 文件中读取数据到有组织的数据框架( / 社区 / 教程 / 数据框架-in-r 编程)的特定功能。
阅读 CSV 文件到数据框架
在这个简短的示例中,我们将看到如何将 CSV 文件读成有组织的数据框架。
这个过程中的第一件事是获取并设置工作目录. 您需要选择 CSV 文件的工作路径。
1、创建工作目录
在这里,您可以使用 getwd() 函数检查默认工作目录,也可以使用 setwd() 函数更改目录。
1>getwd() #Shows the default working directory
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3----> "C:/Users/Dell/Documents"
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5> setwd("C:\Users\Dell\Documents\R-test data") #to set the new working Directory
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7> getwd() #you can see the updated working directory
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9---> "C:/Users/Dell/Documents/R-test data"
导入和阅读数据集 / CSV 文件
设置工作路径后,您需要导入数据集或 CSV 文件,如下所示。
1> readfile <- read.csv("testdata.txt")
在 R 工作室中运行上述代码行以获得如下所示的数据框架。
要检查变量readfile的类,请执行下面的代码。
1> class(readfile)
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3---> "data.frame"
在上面的图像中,你可以看到数据框,其中包括学生的名字,他们的身份证,部门,性别和标记的信息。
3、从 CSV 文件中提取学生的信息
获取数据框之后,您现在可以分析数据,您可以从数据框中提取特定信息。
为了提取学生所取得的最高分,
1>marks <- max(data$Marks.Scored) #this will give you the highest marks
2
3#To extract the details of a student who scored the highest marks,
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5> data <- read.csv("traindata.csv")
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7> Marks <- max(data$Marks.Scored)
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9> retval <- subset(data, Marks.Scored == max(Marks.Scored)) #This will
10 extract the details of the student who secured highest marks
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12> View(retval)
为了提取正在化学部门学习的学生的细节,
1> readfile <- read.csv("traindata.csv")
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3> retval <- subset( data, Department == "chemistry") # This will extract the student details who are in Biochemistry department
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5> View(retval)
结论
通过此过程,您可以使用 read.csv(``)函数读取R中的csv文件,本教程涵盖如何导入 csv文件,读取 csv文件,并从数据框中提取一些特定的信息。
无论如何,您可以自由使用其他编辑器,如Thinn-R,Crimson编辑器等我希望本教程将帮助您理解R中的CSV文件的阅读和从数据框中提取一些信息。