R语言数据导入之read.table函数详解
R语言常用的数据操作函数整理
R语言常用的数据操作函数整理R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了许多强大且便捷的数据操作函数。
本文将整理R语言常用的数据操作函数，以帮助读者更好地进行数据处理。
1.载入数据在R语言中，可以使用`read.csv(`函数来从CSV文件中读取数据，`read.table(`函数可以读取其他格式的数据，如文本文件。
另外，还可以使用`read.xlsx(`函数读取Excel文件，通过`readRDS(`函数读取R数据集。
以下是一些常用的数据载入函数：- `read.csv(file, header=TRUE)`：从CSV文件中读取数据。
- `read.table(file, header=TRUE)`：从文本文件中读取数据。
- `read.xlsx(file)`：从Excel文件中读取数据。
2.数据查看在进行数据操作前，我们常常需要先了解数据的结构和内容。
以下是一些常用的数据查看函数：- `head(data, n=6)`：显示数据的前n行，默认为6行。
- `tail(data, n=6)`：显示数据的后n行，默认为6行。
- `str(data)`：显示数据的结构和类型。
- `summary(data)`：提供数据的描述性统计信息。
3.数据选择在R语言中，可以使用不同的方式选择数据的子集。
以下是一些常用的数据选择函数：- `[rows, cols]`：通过行索引和列索引选择数据。
- `$column_name`：通过列名选择数据。
- `subset(data, condition)`：根据条件选择数据子集。
4.数据过滤对于大型数据集，我们常常需要根据一些条件过滤数据。
以下是一些常用的数据过滤函数：- `filter(data, condition)`：根据条件筛选出符合条件的数据。
- `slice(data, indices)`：通过索引选择数据。
- `arrange(data, column)`：按照指定列对数据进行排序。
R语言常用函数汇总
R语言常用函数汇总R语言有众多常用函数，以下是其中一部分：1.数据导入和导出函数- read.csv(：读取CSV文件的数据- read.table(：读取表格数据- read.xlsx(：读取Excel文件的数据- write.csv(：将数据写入CSV文件- write.table(：将数据写入表格文件2.数据处理函数- subset(：根据条件筛选数据- merge(：合并数据集- aggregate(：按照指定变量对数据进行聚合- ifelse(：根据条件进行向量元素的赋值- transform(：对数据进行变换3.数据探索函数- summary(：提供数据的基本统计描述- table(：生成频数统计表- hist(：绘制直方图- boxplot(：绘制箱线图- scatterplot(：绘制散点图4.数据清洗函数- na.omit(：去除包含缺失值的行- na.fill(：填充缺失值- duplicates(：删除重复的行- cut(：将连续变量分组- normalize(：对数据进行标准化5.数据分析函数- lm(：线性回归模型拟合- glm(：广义线性模型拟合- t.test(：进行t检验- cor(：计算变量之间的相关系数- anova(：进行方差分析6.绘图函数- plot(：绘制二维散点图- barplot(：绘制条形图- pie(：绘制饼图- boxplot(：绘制箱线图- hist(：绘制直方图7.矩阵和数组操作函数- matrix(：创建矩阵- array(：创建数组- dim(：返回矩阵或数组的维度-t(：转置矩阵- solve(：求解线性方程组8.字符串处理函数- paste(：将多个字符串拼接在一起- grep(：根据模式匹配字符串- sub(：替换字符串中的部分内容- toupper(：将字符串转换为大写- tolower(：将字符串转换为小写9.时间和日期处理函数- as.Date(：将字符转换为日期格式- format(：格式化日期输出- months(：返回英文月份名称- weekdays(：返回英文星期几名称10.循环和条件控制函数- for(：执行循环操作- while(：执行循环操作，条件为真时执行- if(：执行条件判断- else(：if条件为假时执行- break(：跳出循环。
r语言基本函数
r语言基本函数作为一种数据分析和统计学的软件， R 语言已经成为了数据分析领域中不可或缺的一部分。
R 语言拥有丰富的函数库，这是其实现数据分析和建模的基础。
本文将介绍R 语言中的基本函数，从而为读者提供使用 R 进行统计分析的基础知识和指导。
R 语言的基本函数主要分为三大类：数据操作函数、数据处理函数和统计函数。
在使用这些函数之前，我们需要先安装 R 语言软件并导入所需的数据集。
一、数据操作函数数据操作函数主要用于对数据的读取、转化、合并等操作。
下面是一些常见的数据操作函数：1. read.table()：用于从文件中读取表格数据并生成数据框。
2. cbind() 和 rbind()：分别用于对数据框进行列合并和行合并。
3. subset()：用于选取数据框的子集。
4. merge()：用于根据一个或多个变量来合并两个数据框。
5. aggregate()：用于对数据框中的某一列进行分组并进行统计分析。
6. transform()：用于根据已有的变量生成新的变量。
7. arrange()：根据指定的变量对数据框进行排序。
以上是数据操作函数的部分应用，这些函数的使用有助于我们对数据进行更好的处理和操作。
二、数据处理函数数据处理函数主要用于对数据进行清洗、规整、筛选、统计等操作。
下面是一些常见的数据处理函数：1. summary()：用于生成数据框的统计概要。
2. na.omit()：用于删除数据框中具有缺失值的行或列。
3. na.fill()：用于使用指定的值或方法填充数据框中的缺失值。
4. scale()：用于对数据框中的变量进行标准化。
5. cor()：用于计算数据框中各变量之间的相关性。
6. subset()：用于筛选数据框中满足条件的行或列。
以上是数据处理函数的一些应用，这些函数可以使我们更好、更快、更精准地对数据进行处理。
三、统计函数统计函数主要用于数据的描述和探索性分析，可以帮助我们快速地了解数据的分布、变量之间的关系等。
R语言数据导入之read.table函数详解
R语言数据导入之read.table来源：DataCamp Blog，香格里拉(o)/ blog 编译：思亮 qq:55531469你可能会觉得将数据导入R会让人非常沮丧。
每个不同类型的文件导入R似乎都需要不同的函数，然后就迷失在众多的函数参数中。
长话短说，通过本文这些都可以相当轻松，随时把不同的函数灵活使用，不论你是初学者还是更有经验的用户。
为了满足这些需求，本文列举了几个较为简单的数据快速导入的方法，从最简单的文本文档到spss和sas的文档。
请继续阅读后面的内容。
你的数据导入数据前，需要获取数据，如何获取数据不在本文的探讨范围内。
要点：当你要导入数据前需要确认如下几点，这样能保证你正确导入数据到R中。
•如果你用的是电子表格类（spreadsheet）的数据，第一行一般是表头，第一列往往是行号或者是样本数据的id•文件的分隔符要确认，常见有逗号（,），tab()，空格（）•字符编码，一般非Window默认字符编码要使用fileEncoding参数调整•字段，数值或者名字中的空格要尽量避免使用，换句话说，每个词会可能被解析成单独的变量•如果需要可使用.代替空格用于词之间的分隔•短的变量名字要好于长的名字•尽量不要在列名中使用下列符号，如,?, $,%, ^, &, *, (, ),-,#, ?,,,<,>, /, |, , [ ,] ,{, }; •如果使用excel表，应删除多余的列或者是注释一类的内容•确保缺失数据标记为空准备工作空间可以参考使用Rsudio这类的编辑器，为了确保工作空间中没有已有的对象对当前的操作有影响，需要清空内存对象。
rm(list=ls())#清除内存对象读取txt文档将下述内容复制到yourdata.txt至e:/work下 // Contents of .txt1 6 a2 7 b3 8 c4 9 d5 10 e我们需要用到setwd('e:/work')#设置工作空间df <-read.table("yourdata.txt", header = F,comment.char="/")df## V1 V2 V3## 1 1 6 a## 2 2 7 b## 3 3 8 c## 4 4 9 d## 5 5 10 eread.table的英文帮助有点晦涩，现在讲各个参数详解•file：文件名，使用一个字符串，可能需要全路径符号\不能出现，可以使用/ 或者\。
R语言导入导出数据
R语⾔导⼊导出数据导⼊数据三种⽂件：逗号分隔⽂件（.csv⽂件）、制表符分隔⽂件（.tsv⽂件）、空格分隔⽂件（.txt⽂件）读取⼀般⽂件：read.table(file="⽂件名",header=”是否将第⼀⾏作为列名，第⼀⾏为列名为TRUE，否则为FALSE“,sep="分隔符，如逗号, 制表位\t 空格不⽤写sep",s="⾏名所在的列").csv：read.table(file,header=TRUE,sep=",",s="id") 也可以使⽤read.csv()，此函数⽆需设置sep参数，⽅便⼀些.tsv：read.table(file,header=TRUE,sep="\t",s="id").txt：read.table(file,header=TRUE,s="id")读取以.gz结尾的压缩⽂件⼀般在R中使⽤gzfile()⽅式读取压缩⽂件，也可以使⽤data.table包⾥的fread()函数，更为⽅便。
具体⽅法如下：先安装并加载data.table包，使⽤fread()函数读取⽂件，参数和上⾯⼀样。
读取excel⽂件需要先安装加载readxl包，该包有⼏个函数可⽤于读取excel⽂件，常⽤的有：read_excel()，read_xls，read_xlsx。
各个函数的参数如下：read_excel(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")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")read_xlsx(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")sheet：excel⽂件中sheet参数，可以为⼀个字符串、sheet名称、整数，均表⽰sheet位置。
rstudio中read.table用法
RStudio中read.table用法RStudio是一款用于R语言开发的集成开发环境（IDE），它提供了丰富的功能和工具，方便开发者进行数据分析和可视化。
在R语言中，read.table函数是用来读取文本文件并将其转换成数据框的重要工具之一。
本文将介绍read.table函数的基本用法和一些常见的参数设置，帮助读者更好地使用这一函数进行数据处理和分析。
一、read.table函数的基本用法read.table函数用于从文本文件中读取数据并将其存储为数据框。
其基本语法如下：```Rread.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"", dec = ".", fill = FALSE, ...)```其中file是文件的路径，header表示文件中第一行是否是列名，sep为分隔符，quote为引号符号，dec为小数点符号，fill表示是否填充不完整的行，...表示其他参数。
下面分别对这些参数进行介绍。
1. filefile参数为要读取的文件路径，可以是本地文件路径，也可以是全球信息湾。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt")```2. headerheader参数用于指定文件中是否包含列名。
当header为TRUE时，表示文件的第一行包含列名；当header为FALSE时，表示文件没有列名。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt", header = TRUE)```3. sepsep参数表示文件中的字段之间的分隔符。
常见的分隔符包括逗号（,）、制表符（\t）和空格等。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt", sep = "\t")```4. quotequote参数表示用于括住字符型字段的引号符号。
r语言常用命令
r语言常用命令R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，在数据科学领域被广泛应用。
本文将介绍几个R语言常用命令，包括数据读取、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的命令。
一、数据读取在R语言中，可以使用read.table()函数读取文本文件中的数据。
该函数可以指定文件路径、分隔符等参数，将文本文件中的数据读入到R的数据框中。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt", sep = ",", header = TRUE)```二、数据处理1. 数据筛选使用subset()函数可以根据指定条件筛选数据。
例如，筛选出年龄大于30岁的数据：```Rsubset(data, age > 30)```2. 数据排序使用order()函数可以对数据进行排序。
例如，按照年龄从小到大排序：```Rdata <- data[order(data$age), ]```3. 数据合并使用merge()函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并。
例如，将两个数据框按照ID列进行合并：```Rmerged_data <- merge(data1, data2, by = "ID")```三、数据分析1. 描述性统计使用summary()函数可以对数据进行描述性统计分析。
例如，计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等：```Rsummary(data)```2. t检验使用t.test()函数可以进行两样本t检验。
例如，比较两组数据的均值是否有显著差异：```Rt.test(data1, data2)```3. 线性回归使用lm()函数可以进行线性回归分析。
例如，拟合一个简单的线性模型：```Rmodel <- lm(y ~ x, data = data)summary(model)```四、数据可视化1. 散点图使用plot()函数可以绘制散点图。
《r语言课件》r语言第二课
读写数据文件1 读纯文本文件：read.table(), scan()read.table()读取表格形式的通常形式read.table(file, header=FALSE, sep=””,...)file所读的文件名，header数据表头，默认FALSE（有表头），sep数据分割符，通常为空格.rt<-read.table("houses.data") ############返回值为数据框rtclass(rt)rt<-read.table("houses.data", header=TRUE)######如果数据文件没有序号，所读的第一行为表头scan()读纯文本文件，返回一向量, 返回值可以是数值型、字符型、逻辑型、列表等。
w<-scan("Weight.data")z<-scan("h_w.data")######## h_w.data数据中有不同的属性，共10列，###### 1，3，5，7，9为长度，2，4，6，8，10为重量。
inp<-scan("h_w.data",list(height=0,weight=0))######将数据读出，并以列表的方式赋给变量inp,其中height ######和weight为列表inp的元素名称。
x<-scan() ##########不给函数名，则直接从屏幕读数据2 读取其他软件格式的数据文件这些软件有：SPSS, SAS, S-PLUS, Stata，调用foreign程序包，包含所需的函数x<-read.spss("educ_scores.sav") #######(SPSS软件)返回列表xread.spss("educ_scores.sav", to.data.frame=TRUE)#########返回数据框read.xport("educ_scores.xpt") #######(SAS软件)返回数据框read.S("educ_scores") #########（S-PLUS软件)返回数据框read.dta("educ_scores.dta") ########（Stata软件)返回数据框调用foreign程序包步骤：一步（选择“程序包”—>加载程序包）二步(选择“foreign”)3 读取Excel表格数据如果没有下载“RODBC”程序包，R无法直接读Excel格式（.xls）文件，需要转换成其他格式，然后读出。
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R语言数据导入之read.table
来源：DataCamp Blog，香格里拉(o)/ blog 编译：思亮 qq:55531469
你可能会觉得将数据导入R会让人非常沮丧。
每个不同类型的文件导入R似乎都
需要不同的函数，然后就迷失在众多的函数参数中。
长话短说，通过本文这些都可以相当轻松，随时把不同的函数灵活使用，不论你是初学者还是更有经验的用户。
为了满足这些需求，本文列举了几个较为简单的数据快速导入的方法，从最简单的文本文档到spss和sas的文档。
请继续阅读后面的内容。
你的数据
导入数据前，需要获取数据，如何获取数据不在本文的探讨范围内。
要点：当你要导入数据前需要确认如下几点，这样能保证你正确导入数据到R中。
•如果你用的是电子表格类（spreadsheet）的数据，第一行一般是表头，第一列往往是行号或者是样本数据的id
•文件的分隔符要确认，常见有逗号（,），tab()，空格（）
•字符编码，一般非Window默认字符编码要使用fileEncoding参数调整
•字段，数值或者名字中的空格要尽量避免使用，换句话说，每个词会可能被解析成单独的变量
•如果需要可使用.代替空格用于词之间的分隔
•短的变量名字要好于长的名字
•尽量不要在列名中使用下列符号，如,?, $,%, ^, &, *, (, ),-,#, ?,,,<,>, /, |, , [ ,] ,{, }; •如果使用excel表，应删除多余的列或者是注释一类的内容
•确保缺失数据标记为空
准备工作空间
可以参考使用Rsudio这类的编辑器，为了确保工作空间中没有已有的对象对当前
的操作有影响，需要清空内存对象。
rm(list=ls())#清除内存对象
读取txt文档
将下述内容复制到yourdata.txt至e:/work下 // Contents of .txt
1 6 a
2 7 b
3 8 c
4 9 d
5 10 e
我们需要用到
setwd('e:/work')#设置工作空间
df <-read.table("yourdata.txt", header = F,comment.char="/")
df
## V1 V2 V3
## 1 1 6 a
## 2 2 7 b
## 3 3 8 c
## 4 4 9 d
## 5 5 10 e
read.table的英文帮助有点晦涩，现在讲各个参数详解
•file：文件名，使用一个字符串，可能需要全路径符号\不能出现，可以使用/ 或者\。
也可以是一个文本连接（见connection函数），也可以是一个URL
链接的文本文档。
•header：逻辑值（FALSE或TRUE）文件第一行是否包含变量名（列名）。
我们建议你明确地设定 header 参数。
按照惯例，首行只有对应列的字段而没有行标签对应的字段。
因此，它会比余下的行少一个字段。
（如果需要在 R 里
面看到这一行，设置 header = TRUE。
）如果要读取的文件里面有行标签(row name)的头字段（可能是空的），以下面的方式读取
read.table("file.txt", header = TRUE, s = 1)
•sep：文件中字段（列）的分隔符，打开文件可以看到文使用的分隔符，默认选择sep=''(代表任意空白字符作为分隔符，如空格，制表符，换行符) •quote: 默认情况下，字符串可以被"或'括起，并且两种情况下，引号内部的字符都作为字符串的一部分。
有效的引用字符（可能没有）的设置由参数 quote 控制。
对于sep = ""，默认值改为 quote = ""。
–引号中使用引号：如果没有设定分隔字符，在被引号括起的字符串里面，引号需要用C格式的逃逸方式逃逸，即在引号前面直接加反斜杠。
如
果设定了分隔符，在被引号括起的字符串里面，按照电子表格的习惯，
把引号重复两次以达到逃逸的效果。
例如 'One string isn''t two',"one
more" 可以被下面的命令读取 read.table("testfile", sep = ",") 这在默认分
隔符的文件里面不起作用。
•dec：用来标志小数点的字符，有些国家用“,” 来区分小数点。
•s：用数字或者字符表示表中行号的列，若为NULL则会自动编号。
一般当表中包含了表头时，如果第一行（表头行）的字段比数据的列数少一个时，指定首行为比较有用。
•s：指定列名的字符向量。
默认是V1，V2，V3，...
•as.is：read.table默认将字符型变量转化为因子类，该参数控制列是否保留字符型，可以是逻辑型，数值型或者是字符型向量。
as.is对每列专用，而不是每个变量。
因此，它对行标签（行号）列也同样适用（如果有的话）。
•na.string：代表缺失数据的值，参数na.strings是一个可以包括一个或多个缺损值得字符描述方式的向量。
数值列的空字段也被看作是缺损值。
一般不用设置除非有的数据中“9999”这类表示缺失值情况出现时需要特别设置。
•colClasses：指定各列数据类型的字符向量。
除非你采取特别的行动，read.table将会为数据框的每个变量选择一个合适的类型。
如果字段没有缺损以及不能直接转换，它会按 logical， integer， numeric 和 complex 的顺序依次判断字段类型。
如果所有这些类型都失败了，变量会转变成因子。
参数
colClasses 和 as.is 提供了很大的控制权。
as.is会抑制字符向量转换成因子（仅仅这个功能）。
colClasses运行为输入中的每个列设置需要的类型。
•nrows：可读取的最大行数。
•skip：读取数据时跳过的行数。
有时数据中包含了特殊的文件头，或者是非结构化数据，这是需要分块处理skip可以帮助我们来跳过一些非表格结构的数据。
•s：逻辑型，是否对变量名字的合理性检查，一般要符合R语言的变量命名要求，比如不用用“1a”这类的非法变量名字，也不能有重复的变量名字。
•fill：逻辑型，如果为TRUE且当行的长度不一致时，用空白字段填充. •strip.white: 用于删除不包含引号的字符型字段中头部或者尾部的空白部分。
比如若表中某个列包含了“ hello” 和“hello”，如果没有引号的话，可能会被认为是同一个字符时，需要设置该参数为TRUE删除空白部分。
•blank.line.skip: 默认情况下，read.table 忽略空白行。
这可以通过设置blank.lines.skip = FALSE 来改变。
这个参数只有在和fill=TRUE共同使用时才有效。
这时，可能是用空白行表明规则数据中的缺损样本。
•comment.char: 字符型，用来标记注释行，如果该字符出现在某个行的开头，则改行将被忽略。
默认情况下，read.table 用 # 作为注释标识字符。
如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。
只含有空白和注释的行被当作空白行。
如果确认数据文件中没有注释内容，用
comment.char = "" 会比较安全（也可能让速度比较快）。
•allowEscapes：逻辑型，是否允许使用C形式的逃逸字符。
许多操作系统有在文本文件中用反斜杠作为逃逸标识字符的习惯，但是Windows系统是个例外（在路径名中使用反斜杠）。
在R里面，用户可以自行设定这种习惯是否用于数据文件。
控制符如 , , , , , , 八进制和十六进制如 40 和 x2A 一样描述。
任何其它逃逸字符都看着是自己，包括反斜杠。
•stringsAsFactors: 逻辑型，是否将字符型向量转为因子型。
注意该方法会被as.is和colClasses覆盖。
至此，R语言中读入文本文档的重要函数read.table的使用，读者根据以上内容应该可以处理下读入文本文档大部分情况。
在此，笔者也强烈建议读者去实践各种利用R入读文本文档的代码。
文本文件读入函数read.csv，read.csv2，read.delim, read.delim2等函数的参数使用均可参考本文。
另外，文本文档读入的加速策略也总结如下：
•单个大文件：可以采用data.table包中的fread函数加速读取
•多个小文件：可使用read.table，指定colClasses，nrows，comment.char等参数可以加速读取。
另外可自定义读入单个文件的子函数，然后采用parallel 包中的parLapply等并行运算的方法，会显著提升读入速度。
最后再用rbind 这列函数将list中各个data.frame元素合并。