京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据的输入与输出之READ函数
read.table() 函数
1、用于读入表格(表)类型的数据,同时生成数据框对象。
2、读入的数据要求有规则的分隔符,默认有:空格、TAB、换行符、回车符;其它的分隔符,通过sep=来进行指定。
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
dec = ".", row.names, col.names,
as.is = !stringsAsFactors,
na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#",
allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
fileEncoding = "", encoding = "unknown")
例如:
demo_3<-read.table('e:/demo_3.txt',header=T)
read.fwf()函数
1、适用用于读入数据相应没有相应的分隔符,但是读入的数据字段长度是固定长度。
2、数据导入R后,生成列表对象。
读入固定分隔长度的数据;
read.fwf(file, widths, header = FALSE, sep = "\t",
skip = 0, row.names, col.names, n = -1,
buffersize = 2000)
例如:在这个数据中,前面的3个字符与接下来的3个数字表示名称、得分,因为二个字段之间没有分隔符号,但其长度是固定的,所以适合用本函数。
ABC123%$12
TEX124@#12
y o14 @@#
read.fwf('e:/demo_1.txt',widths=c(3,3),col.names=c('name','score'));
w <- readline()函数
1、用于程序的交互,根据输入的条件来判断下一步执行的方向;
2、通过键盘读入一行数据;
例如:根据输入的来判断后续程序的执行流程
Demo_2<-function()
{
input<-readline("DO you think R is hard to learn,Please give your choice:Y or N ")
if(input=="Y")
cat("Come on; Spent more time.\n")
else
cat("Good!")
}
Demo_2()
Readlines() 函数
1、控制读入的数据行数,非批处理,有点类似于数据库中的指标操作,可对文件中的数据逐行操作。2、这个对于读入日志类的数据很有用。例如:通过对读入数据的每行来判断是否有需要的数据,有再对数据进行处理;tips:该数据配合R中的正则表达式相关函数,对于处理不规则的数据很强大。
例如:
1、 与文件demo_1建立连接
con<- file("demo_3","r")
2、指定每次执行只读入一行;
RC<-readLines(con,n=1)
3、关闭联接
close(con)
说明:
1、如果读到文件的最后,则length(RC)=0;EOF文件最后返回的空值。
2、N控制每次读入几行;https://www.cda.cn/
3、当读到最后要重新开始的时间:seek(con=c,where=0),返回当前指标所有的位置
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03