京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言CSV文件
在R语言中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据。还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件。 R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等。
在本章中,我们将学习如何从csv文件中读取数据,然后将数据写入csv文件。 该文件应该存在于当前工作目录中,以方便R可以读取它。 当然,也可以设置自己的目录,并从那里读取文件。
获取和设置工作目录
可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录,使用setwd()函数设置新的工作目录。
# 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())
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] "C:/Users/Administrator/Documents"
[1] "F:/worksp/R"
Shell
注意: 此结果取决于您的操作系统和您当前正在工作的目录。
作为CSV文件输入
csv文件是一个文本文件,其中列中的值用逗号分隔。假设下面的数据存在于名为input.csv 的文件中。
您可以使用Windows记事本通过复制和粘贴此数据来创建此文件。使用记事本中的另存为所有文件(*.*)选项将文件另存为:input.csv(在目录:F:/worksp/R 下载)。
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
Csv
读取CSV文件
以下是read.csv()函数的一个简单示例,用于读取当前工作目录中可用的CSV文件 -
setwd("F:/worksp/R")
data <- read.csv("input.csv")
print(data)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
> 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
Shell
分析CSV文件
默认情况下,read.csv()函数将输出作为数据帧。这可以很容易地查看到,此外,我们可以检查列和行的数量。
setwd("F:/worksp/R")
data <- read.csv("input.csv")
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] TRUE
[1] 5
[1] 8
Shell
当我们在数据帧中读取数据,可以应用所有适用于数据帧的函数,如下一节所述。
获得最高工资
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 843.25
Shell
获得最高工资的人员的详细信息
可以使用过滤条件获取符合特定的行,类似于SQL的where子句。
setwd("F:/worksp/R")
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
# Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
id name salary start_date dept
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
Shell
获取IT部门的所有人员
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
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
Shell
获取IT部门薪水在600以上的人员
setwd("F:/worksp/R")
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
Shell
获得在2014年或以后入职的人员
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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
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
Shell
写入CSV文件
R可以从现有数据帧中来创建csv文件。write.csv()函数用于创建csv文件。 该文件在工作目录中创建。参考以下示例代码 -
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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
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
Shell
这里列X来自数据集更新器。在编写文件时可以使用其他参数来删除它。
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)
R
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27