
作者:Jared P. Lander
來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)
編自:《R語(yǔ)言:實(shí)用數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)》(原書第2版)
讀取CSV文件最好的方法是使用read.table函數(shù),許多人喜歡使用read.csv函數(shù),該函數(shù)其實(shí)是封裝的read.table函數(shù),同時(shí)設(shè)置read.table函數(shù)的sep參數(shù)為逗號(hào)(",")。read.table函數(shù)返回的結(jié)果為data.frame。
read.table函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)為文件所在路徑,可以是本地文件,也可以是網(wǎng)頁(yè)上的文件。本書主要是從網(wǎng)頁(yè)讀取文件。
任意CSV文件都可以讀取,這里使用read.table函數(shù)讀取一個(gè)簡(jiǎn)單的文件(地址如下):
http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv
> theUrl <-"http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv" > tomato <-read.table(file=theUrl, header=TRUE, sep=",")
利用head命令,我們可以看到下面的結(jié)果。
> head(tomato)
如前面所述,第一個(gè)參數(shù)是文件名(或字符型變量)。注意我們?nèi)绾物@式地使用參數(shù)名file、head和sep。函數(shù)的參數(shù)能夠按位置順序賦值,而不用顯式指定參數(shù)名,但指定參數(shù)名是最佳實(shí)踐。
第二個(gè)參數(shù)header,表示數(shù)據(jù)的第一行,即列名。第三個(gè)參數(shù)sed,表示數(shù)據(jù)的分隔符??梢栽O(shè)為“\t”(tab分隔符)或者“;”(分號(hào)分隔符),以讀取不同類型的文件。
常用但不被熟知的參數(shù)是stringAsFactors。將該參數(shù)設(shè)為FALSE(默認(rèn)是TRUE)可使字符所在列不被轉(zhuǎn)換成factor列。這樣既節(jié)省計(jì)算時(shí)間(當(dāng)大數(shù)據(jù)集包含許多字符列,也意味著有許多唯一值),又能保留列為字符。
stringAsFactors參數(shù)也可以用在data.frame中。再次創(chuàng)建“Sport”列。
> x <- 10:1 > y <- -4:5 > q <- c("Hockey", "Football", "Baseball", "Curling", "Rugby", + "Lacrosse", "Basketball", "Tennis", "Cricket", "Soccer") > theDF <-data.frame(First=x, Second=y, Sport=q, stringsAsFac=FALSE) > theDF$Sport
read.table函數(shù)還有許多參數(shù),最常用的是quote和colClasses參數(shù),分別設(shè)置字符的包圍符和每列的數(shù)據(jù)類型。
類似read.csv函數(shù),也有其他用于read.table的封裝函數(shù),也有默認(rèn)參數(shù)。它們主要的區(qū)別是sep和dec參數(shù)。詳細(xì)情況見(jiàn)表6-1。
▲表6-1 讀取大文本文件的函數(shù)及其默認(rèn)參數(shù)
大文件使用read.table函數(shù)讀取到內(nèi)存比較慢,幸運(yùn)的是有解決方案。讀取大CSV文件和其他文本文件的兩個(gè)主流的函數(shù)是read_delim和fread,前者在readr包中由Hadley Wickham實(shí)現(xiàn),后者在data.table包中由Matt Dowle實(shí)現(xiàn)。read_delim和fread運(yùn)行相當(dāng)快,因?yàn)閮烧叨疾话炎址麛?shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)換成factor。
01、 read_delim函數(shù)
readr包提供讀取文本文件的一系列函數(shù)。最常用的是read_delim函數(shù),讀取有分隔符的文件,比如CSV文件。該函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是讀取的文件路徑或者URL。col_names默認(rèn)為TRUE,指定文件的第一行為列名。
> library(readr) > theUrl <- "http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv" > tomato2 <- read_delim(file=theUrl, delim=',') Parsed with column specification: cols( Round = col_integer(), Tomato = col_character(), Price = col_double(), Source = col_character(), Sweet = col_double(), Acid = col_double(), Color = col_double(), Texture = col_double(), Overall = col_double(), `Avg of Totals` = col_double(), `Total of Avg` = col_double() )
read_delim函數(shù)執(zhí)行后會(huì)打印列名和數(shù)據(jù)類型信息,這些信息也可以使用head.read_delim函數(shù)獲得。
readr包中的所有數(shù)據(jù)提取函數(shù)返回的是tibble,該數(shù)據(jù)類型是data.frame的擴(kuò)展。最明顯的變化是打印的元數(shù)據(jù),比如行列數(shù)和每列的數(shù)據(jù)類型。tibble會(huì)適應(yīng)屏幕大小打印相應(yīng)條數(shù)的行列數(shù)據(jù)。
> tomato2
read_delim函數(shù)不僅僅讀取速度比read.table函數(shù)快,而且不需要設(shè)置stringAsFactors參數(shù)為FALSE。read_csv、read_csv2和read_tsv函數(shù)是read.table函數(shù)分隔符分別為逗號(hào)(,)、分號(hào)(;)和tab(\t)的特殊情況。
注意,數(shù)據(jù)讀取為tbl_df對(duì)象,它是tbl的擴(kuò)展,也是data.frame的擴(kuò)展。tbl是data.frame的特殊類型,它在dplyr包中定義。每列的數(shù)據(jù)類型顯示在列名的下面,這是個(gè)很好的功能。
readr包有一些對(duì)read_delim函數(shù)封裝(預(yù)置分隔符)的輔助函數(shù),比如read_csv函數(shù)和read_tsv函數(shù)。
02 、fread函數(shù)
另一個(gè)讀取大量數(shù)據(jù)的函數(shù)是data.table包的fread函數(shù)。第一個(gè)參數(shù)是讀取的文件路徑或者URL。header參數(shù)表示文件的第一行是列名,sep指定分隔符。該函數(shù)的stringAsFactors參數(shù)默認(rèn)設(shè)為FALSE。
> library(data.table) > theUrl <- "http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv" > tomato3 <- fread(input=theUrl, sep=',', header=TRUE)
這里也可以使用head函數(shù)查看前幾行數(shù)據(jù):
> head(tomato3)
該函數(shù)讀取速度比read.table函數(shù)快,結(jié)果為data.table對(duì)象。data.table對(duì)象是data.frame的擴(kuò)展,其是data.frame的優(yōu)化。
read_delim或者fread函數(shù)讀取文件都非??欤唧w使用哪個(gè)函數(shù)取決于dplyr或者data.table包中哪個(gè)更適合數(shù)據(jù)處理。
關(guān)于作者:賈里德 P. 蘭德(Jared P. Lander),資深數(shù)據(jù)專家,Lander Analytics公司創(chuàng)始人兼CEO,紐約開(kāi)放統(tǒng)計(jì)編程聚會(huì)負(fù)責(zé)人,哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)兼職教授。在數(shù)據(jù)管理、多層次模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、廣義線性模型、可視化、數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠(chéng)摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03