R语言读取及写出数据

Question

如题所述

Answer 1

学习R语言的基础步骤之一，便是掌握数据的读取与写入。数据是进行后续操作的基础，本文将为大家详细介绍R语言在数据读取和写入方面的操作方法。

1. 无需代码的读取数据方式

（1）通过File菜单选择open file来打开文件，但请注意，这种方式无法打开过大的文件，如图所示。

（2）点击environment中的import Dataset，可以选择text、excel、spss、SAS、stata等文件格式。

（3）在R中通过键盘输入数字

在R中，我们可以使用edit()函数键入所需的数字。具体步骤如下：使用edit()函数调出文本编辑器进行数据输入，先创建一个空的数据框或矩阵，其中变量名和变量类型应与理想中的最终数据类型一致。

例如：

mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))#创建一个空数据框，包含年龄、性别、体重三个条目

mydata<-edit(mydata)#编辑数据框

编辑结果需要赋值回对象本身。函数edit()实际上是在对象的一个副本上进行操作的。如果不将其赋值到一个目标，所有修改将全部丢失。

2. 代码操作的读取文件

读取文件的代码有很多，这里仅介绍两个包：“readxl”和“data.table”。

library(readxl)

mydata<-read.csv("e:/R语言与医学生.csv")#默认将第一行作为列名

如果没有列名，可以使用mydata<-read.csv("e:/R语言与医学生.csv",header = F)

另外还有read_excel()；read_xls()；read_xlsx()分别读取相对应的文件，三者的参数相同，以read_xls()为例。几个重要的参数如下：

read_xls(path, sheet = NULL, range = NULL, col_names = TRUE,col_types = NULL, na = "", trim_ws = TRUE, skip = 0,

n_max = Inf, guess_max = min(1000, n_max),progress = readxl_progress(), .name_repair = "unique")

例如，创建一个文件：

mydata<-read_xls("e:/R语言与医学生.xls",sheet = "表2",range="A1:E4")

建议大家将文件转换为csv格式，因为读取的效率会更高。

在数据量较大，上万或几十万时，推荐使用data.table包的fread()函数读取，速度非常快！

library(data.table)

mydata<-fread("e:/R语言与医学生.csv")

3. 写入文件

一般将文件写入为csv格式，代码为write.csv(mydata,"e:/R语言与医学生写出.csv")

小技巧：在输入“/”时，可以将鼠标停留在"e:"，然后敲击Tab键，就可以自动选择文件。