R語言處理CSV文件
在R語言中，我們可以看到R從環境外部存儲讀取文件數據。 我們還可以將數據寫入到存儲並由操作係統訪問的文件。R語言能夠讀取和寫入到不同的文件格式，如 csv, excel, xml 等.
在本章中，我們將學習如何來自一個CSV文件中讀取數據，然後將數據寫入到CSV文件中。文件應該存在於當前的工作目錄中，以便R能夠讀取它。當然我們也可以設置自己的目錄，並從那裡讀取文件。
獲取和設置工作目錄
可以獲得 R 的工作空間目錄指向使用 getwd()函數。也可以使用 setwd()函數來設置一個新的工作目錄。
# Get and print current working directory.
print(getwd())
# Set current working directory.
setwd("/web/com")
# Get and print current working directory.
print(getwd())
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
[1] "/web/com/1441086124_2016" [1] "/web/com"
這一結果取決於你的操作係統和當前工作目錄。
輸入為CSV文件
CSV文件是以一個以列值是用逗號分隔的文本文件。讓我們考慮目前命名文件：input.csv 的文件中的以下數據。
可以使用Windows記事本通過複製創建該文件，並粘貼這些數據到記事本中。使用另存為所有文件(*.*) ，在記事本選項將文件保存為：input.csv。
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
讀一個CSV文件
以下是 read.csv()函數的一個簡單的例子，它讀取在當前工作目錄的可用的 CSV 文件：
data <- read.csv("input.csv")
print(data)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
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文件
默認情況下，read.csv()函數給出一個數據幀的輸出。這可以容易地確認如下。此外，我們可以檢查列和行的數。
data <- read.csv("input.csv")
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
[1] TRUE [1] 5 [1] 8
一旦我們讀出的數據在一個數據幀中，就可以作為後續部分中說明應用所有適用於數據幀的功能。
獲得的最高薪水
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
[1] 843.25
找最大薪水的人的細節信息
我們可以獲取符合特定篩選條件的行，類似於SQL where子句。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
# Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
id name salary start_date dept 5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
獲取所有的IT部門工作的人
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
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
獲取在IT部門的薪水大於600的人
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
id name salary start_date dept 1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT 3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
獲取2014年後加入的人
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
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
寫入到CSV文件
R語言能夠從現有的數據幀來創建 csv 文件。write.csv()函數用於創建CSV文件。這個文件會在工作目錄中創建。
# 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")
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
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
這裡列 X 從數據集 newper 中附帶。這可以通過使用額外的參數刪除當在寫入文件時。
# 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)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
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
