
使用R读取并查看数据
本篇文章介绍如何使用R语言读取并查看数据,包含一些最基础的函数使用方法和说明。后面还会陆续介绍数据清洗,匹配和提取等相关的操作。
查看函数帮助
对于新手来说,在使用R时最重要的是了解不同函数的使用方法。很多时候我们都是边用边学的状态,拿到一个函数如何快速的使用起来,最快捷的方法就是查看函数的帮助。在R中查看函数的帮助有两种方法,第一种是使用help,第二种是直接在函数前加问好(?)。R会直接显示出这个函数是使用方法,函数说明和示例。下面是查看具体的代码和帮助内容的截图。
help(read.csv)
?read.csv
除了使用帮助功能以外,还有一个重要操作是tab键,在输入函数的过程中按下tab键,R会自动给出推荐的函数名称以及参数,避免很多记忆和重复输入的工作。
准备工作
在R中进行任何操作和分析工作之前,先需要读取数据。保存在工作目录中的数据可以直接读取,非工作目录的其他位置在读取时需要指明路径。因此第一步工作是了解R的工作目录。下面是具体的代码,输入getwd函数,R返回当前的工作目录。
#查看工作目录
getwd()
[1] "C:/Users/Documents"
你也可以对R的工作目录进行更改,使用setwd函数可以更改工作目录的路径。下面是具体的代码。
#设置工作目录
setwd("C:\\Users\\ r")
设置好工作目录后,开始读取数据,并创建数据表。我们的数据在工作目录下,因此直接读取并命名为loandata。
#读取并创建数据表
loandata=data.frame(read.csv('loan_data.csv',header = 1))
数据概览
使用dim函数查看数据表的行列数,loandata包含30行,10列数据。
#查看数据行列数
dim(loandata)
[1] 30 10
查看列名称
使用names函数查看数据表的列名称,下面列出了loandata数据表所有列的列名称。
names(loandata)
内容概览
还有一种更加直观查看数据的方法,使用数据编辑器。在R中使用fix函数可以调出数据编辑器,数据编辑器类似excel的表格界面,在数据编辑器中可以对字段的名称及类型进行简单的修改。
#数据编辑器
fix(loandata)
查看数据表前10行
在处理的数据条目较多时,可以使用head函数查看数据表。默认情况下head函数显示数据表的前5行数据,我们也可以通过设置参数n的值来自定义显示的行数。下面是代码和结果截图,在代码中我们设置n=10来显示数据表的前10行。
#查看数据表前10行
head(loandata,n=10)
查看数据后10行
Tail函数与head函数功能类似,用来显示数据表的后5行数据,下面的代码中我们设置n=10来显示数据表的后10行。
#显示数据表后10行
tail(loandata,n=10)
查看数据类型
Typeof是查看不同字段数据类的函数,下面我们使用这个函数查看了代码数据表中贷款金额类型,显示为double型。
#查看贷款金额列数据类型
typeof(loandata$loan_amnt)
[1] "double"
验证数据类型
除了直接查看字段的数据类型外,还可以对数据类型进行验证。下面使用is.integer函数验证贷款金额字段是否为integer型。返回的结果为FALSE。说明这个字段不是integer型。
#验证贷款金额字段的数据类型 is.integer(loandata$loan_amnt) [1] FALSE
更改数据类型
查看或验证完数据类型后,还可以更改数据类型。下面我们使用as.integer函数将贷款金额字段由之前的double型改为integer型。
#更改贷款金额字段为integer型
loandata$loan_amnt=as.integer(loandata$loan_amnt)
再次使用typeof函数查看贷款金额列的数据类型,现在显示为integer型。
#查看贷款金额列数据类型
typeof(loandata$loan_amnt)
[1] "integer"
查看字段
使用数据表名称,$符号和列名称可以直接查看特定列中的内容,例如查看loandata表中的term字段。后面的很多操作都会使用到。
#查看贷款数据表中的期限列
loandata$term
描述统计
完成了数据表的导入,查看和修改数据类型操作后,我们可以开始对数据进行一些简单的统计和计算工作。R中的summary是描述统计函数,可以对整个数据表或某一类提供描述统计报告。
直接将表面写在summary函数中,可以得到整个数据表的描述统计报告,这里只包含数值类型的字段,非数值类型的字段无法进行描述统计。
#对数据表进行描述统计
summary(loandata)
输入数据表和字段名称可以得到特定字段的描述统计报告。下面是对代码数据表中的贷款金额进行描述统计的结果。描述统计报告中给出了贷款金额的最大值,最小值,中位数和四分位数等数据。
#对数据表进行描述统计
summary(loandata)
关键指标计算
除了描述统计外,还可以对数据表进行计算。首先是最基本的求和和计数。Sum是求和函数,在sum函数中输入制定的列就可以获得求和结果。下面是对贷款数据表中的贷款金额进行求和。
#对贷款金额字段求和
sum(loandata$loan_amnt)
[1] 233925
Length是R中的计数函数,下面代码对用户ID字段进行计数。数据表中共有30个用户ID。
#对贷款金额字段进行计数
length(loandata$member_id)
[1] 30
Unique是唯一值函数,配合计数函数length可以对唯一值进行计算。下面的代码中先对用户ID进行排重,然后进行计数。
#对用户ID字段取唯一值并进行计数
length(unique(loandata$member_id))
[1] 30
不同字段间也可以进行计算,并生成新的字段添加在数据表中。下面通过贷款利息和贷款金额字段相除获得贷款利率字段,保留两位小数添加在原贷款数据表中。
#贷款利率=贷款利息/贷款金额
loan_int=round((loandata$total_rec_int)/(loandata$loan_amnt),digits = 2)
#将贷款利率列合并到贷款数据表中,并查看前5行数据
head(cbind(loandata,loan_int))
下面的代码表示了贷款金额与贷款金额列的汇总值进行计算,获得每一笔贷款金额在总金额中的占比,并将这个贷款金额占比数据保留两位小数后添加到原数据表中。
#贷款金额占比=贷款金额/贷款金额汇总
loan_percent=round((loandata$loan_amnt)/sum(loandata$loan_amnt),digits = 2)
#将贷款金额占比合并到贷款数据表中
loandata=cbind(loandata,loan_percent)
#查看新生成的贷款数据表
head(loandata)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25