
作者:Jared P. Lander
來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)
編自:《R語言: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(",")。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)頁上的文件。本書主要是從網(wǎng)頁讀取文件。
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(,)、分號(;)和tab(\t)的特殊情況。
注意,數(shù)據(jù)讀取為tbl_df對象,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對象。data.table對象是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???,具體使用哪個(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,紐約開放統(tǒng)計(jì)編程聚會負(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)。
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