R语言CSV文件

在R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())

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"

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

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)

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
    Rick 623.30 2012-01-01         IT
     Dan 515.20 2013-09-23 Operations
Michelle 611.00 2014-11-15         IT
    Ryan 729.00 2014-05-11         HR
NA     Gary 843.25 2015-03-27    Finance
    Nina 578.00 2013-05-21         IT
   Simon 632.80 2013-07-30 Operations
    Guru 722.50 2014-06-17    Finance

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))

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

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

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] 843.25

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

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

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

       id   name      salary   start_date   dept
   Rick      623.3    2012-01-01   IT
   Michelle  611.0    2014-11-15   IT
   Nina      578.0    2013-05-21   IT

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

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

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

       id   name     salary   start_date    dept
   Michelle 611.00   2014-11-15    IT
   Ryan     729.00   2014-05-11    HR
    NA    Gary     843.25   2015-03-27    Finance
   Guru     722.50   2014-06-17    Finance

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

  X      id   name      salary   start_date    dept
     3    Michelle  611.00   2014-11-15    IT
     4    Ryan      729.00   2014-05-11    HR
    NA    Gary      843.25   2015-03-27    Finance
     8    Guru      722.50   2014-06-17    Finance

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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

      id    name      salary   start_date    dept
   Michelle  611.00   2014-11-15    IT
   Ryan      729.00   2014-05-11    HR
    NA    Gary      843.25   2015-03-27    Finance
   Guru      722.50   2014-06-17    Finance