R語言CSV檔

在R中，我們可以從存儲在R環境外部的檔讀取數據。還可以將數據寫入由操作系統存儲和訪問的檔。 R可以讀取和寫入各種檔格式，如：csv，excel，xml等。

在本章中，我們將學習如何從csv檔中讀取數據，然後將數據寫入csv檔。 該檔應該存在於當前工作目錄中，以方便R可以讀取它。 當然，也可以設置自己的目錄，並從那裏讀取檔。

獲取和設置工作目錄

可以使用getwd()函數來檢查R工作區指向哪個目錄，使用setwd()函數設置新的工作目錄。

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

# Set current working directory.
# setwd("/web/com")
setwd("F:/worksp/R")

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

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

[1] "C:/Users/Administrator/Documents"
[1] "F:/worksp/R"

注意： 此結果取決於您的操作系統和您當前正在工作的目錄。

作為CSV檔輸入

csv檔是一個文本檔，其中列中的值用逗號分隔。假設下麵的數據存在於名為input.csv 的檔中。

您可以使用Windows記事本通過複製和粘貼此數據來創建此檔。使用記事本中的另存為所有檔(*.*)選項將檔另存為：input.csv(在目錄：F:/worksp/R 下載)。

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

讀取CSV檔

以下是read.csv()函數的一個簡單示例，用於讀取當前工作目錄中可用的CSV檔 -

setwd("F:/worksp/R")
data <- read.csv("input.csv")
print(data)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

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

默認情況下，read.csv()函數將輸出作為數據幀。這可以很容易地查看到，此外，我們可以檢查列和行的數量。

setwd("F:/worksp/R")
data <- read.csv("input.csv")

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

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

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

當我們在數據幀中讀取數據，可以應用所有適用於數據幀的函數，如下一節所述。

獲得最高工資

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

# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

[1] 843.25

獲得最高工資的人員的詳細資訊

可以使用過濾條件獲取符合特定的行，類似於SQL的where子句。

setwd("F:/worksp/R")
# 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)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

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

獲取IT部門的所有人員

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

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

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

       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

獲取IT部門薪水在600以上的人員

setwd("F:/worksp/R")
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

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

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

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

獲得在2014年或以後入職的人員

setwd("F:/worksp/R")
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

       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

寫入CSV檔

R可以從現有數據幀中來創建csv檔。write.csv()函數用於創建csv檔。 該檔在工作目錄中創建。參考以下示例代碼 -

setwd("F:/worksp/R")
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
# print(retval)
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv")
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

  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

這裏列X來自數據集更新器。在編寫檔時可以使用其他參數來刪除它。

setwd("F:/worksp/R")
# 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)

當我們執行上述代碼時，會產生以下結果 -

      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