京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何在R语言中读取数据
读取数据有以下几种方式:
1.最常用的是采用读取表格数据的函数 read.table()以及read.csv().。这些函数读取一种以行列的格式存储数据的文本文件,然后在R中返回一个数据框。
2.readLines()用于逐行读取文本文件,实际上可以是任何格式的文件,在R中返回一个字符向量。
3.source()是读取R的重要函数,如果你有R代码例如函数或者其他东西写成的文件,都可以用source()将其中的代码读入R中。
4.dget()也可以用来读取R代码文件, 但它读取的是逆句法分析过后以文本文件储存的 R 对象 。
5.load()和unserialize()用于把二进制对象读入R
写入数据有以下几种方式,它们与读取数据一一对应:
1.read.table()是最常用的读入数据的函数,我们有必要了解它的参数是什么以及它们的意义:
第一个参数file,很明显是文件或者链接的名称,通常你提供的文件名都应当是字符串 ,它是你电脑上一个特定文件的路径。
第二个参数header是一个逻辑标志,表明第一行是否是表头 比如 第一行写了所有的变量名 那么这并不是实际数据的一部分 只是提供了标记的行 你要告诉 read.table 函数 第一行是否包含变量名 还是直接就是数据
第三个 参数是sep,表示分隔符 ,它是一个字符串 用于标示每一列是如何分隔的 假如你有一个文件用逗号分隔 那么分隔符就是逗号 有的时候会碰到分隔符是冒号、制表符或者空格的文件 这时候你就要告诉 read.table 函数分隔符是什么了
第四个参数是colClasses ,应当是一个字符向量 其长度应当与数据集的列数相等 这个字符向量表示 数据集中每一列数据的类 这么说吧 第一列数据是数值型的 第二列数据是逻辑型 第三列数据是因子 诸如此类 colClass 不是一个必须的向量 但它会告诉 read.table() 每一列数据的类型 。
第五个参数是nRows,它 是数据集中数据的行数 虽然不是必须的但有时也会用到。
第六个参数是comment.char,它 是字符串 表明文件中用于注释的字符 默认通常是井号 所有在注释符号后面的字符都会被忽略。
第七个参数是skip ,它指定了从文件开头往下忽略多少行 有的时候文件开头可能有一些头信息或者非数据区域 你想要跳过那些部分 所以你可以告诉 read.table 函数去跳过比如开头的 10 行或者是 100 行 然后从那里再开始读取数据
最后一个参数是stringAsFactors,默认为 TRUE 它的作用是 通过它可以选择是否把字符变量编码成因子 所以这是默认操作 每次 read.table() 遇到一列看起来像字符变量的数据 它就会假设你希望读入的 是一个因子变量 如果你不想把这一列设成因子变量 那么你可以把 stringAsFactors 设置为 FALSE
当你在使用的时候,你可以直接传入文件名,它会自动调配好剩下的部分。
read.table() 是等价的 除了 read.csv() 的默认分隔符是逗号 而 read.table() 的默认分隔符是空格外。 另外 read.csv() 会默认把 header 参数设置为 TRUE
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06