R语言对CSV文件操作实例讲解

在 R 语言中，我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据。我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。 R 语言可以读取和写入各种文件格式，如csv，excel，xml等。

在本章中，我们将学习从csv文件读取数据，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，以便 R 语言可以读取它。当然我们也可以设置我们自己的目录并从那里读取文件。

获取和设置工作目录

您可以使用getwd()函数检查R语言工作区指向的目录。您还可以使用setwd()函数设置新的工作目录。

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									# Get and print current working directory.

									print(getwd())

									# Set current working directory.

									setwd("/web/com")

									# Get and print current working directory.

									print(getwd())

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

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									[1] "/web/com/1441086124_2016"

									[1] "/web/com"

此结果取决于您的操作系统和您当前工作的目录。

输入为CSV文件

csv 文件是一个文本文件，其中列中的值由逗号分隔。让我们考虑名为input.csv的文件中出现的以下数据。

您可以通过复制和粘贴此数据使用 Windows 记事本创建此文件。使用记事本中的保存为所有文件（*.*）选项将文件保存为input.csv。

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									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

				?

									data <- read.csv("input.csv")

									print(data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									      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

默认情况下，read.csv()函数将输出作为数据帧。这可以容易地如下检查。此外，我们可以检查列和行的数量。

				?

									data <- read.csv("input.csv")

									print(is.data.frame(data))

									print(ncol(data))

									print(nrow(data))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

一旦我们读取数据帧中的数据，我们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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									[1] 843.25

获取具有最高工资的人的详细信息

我们可以获取满足特定过滤条件的行，类似于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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									      id    name  salary  start_date    dept

									5     NA    Gary  843.25  2015-03-27    Finance

获取所有的 IT 部门员工的信息

				?

									# Create a data frame.

									data <- read.csv("input.csv")

									retval <- subset( data, dept == "IT")

									print(retval)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									       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

获得工资大于600的 IT 部门的人员

				?

									# Create a data frame.

									data <- read.csv("input.csv")

									info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")

									print(info)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									       id   name      salary   start_date   dept

									1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT

									3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT

获得2014年或之后加入的人

				?

									# Create a data frame.

									data <- read.csv("input.csv")

									retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))

									print(retval)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									       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

写入CSV文件

R 语言可以创建csv文件形式的现有数据帧。 write.csv()函数用于创建csv文件。此文件在工作目录中创建。

				?

									# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									  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

这里列 X 来自数据集newper。这可以在写入文件时使用附加参数删除。

				?

									# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

				?

									      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