
R語言:list用法、批量讀取、寫出數(shù)據(jù)時的用法
列表是一種特別的對象集合,它的元素也由序號(下標)區(qū)分,但是各元素的類型可 以是任意對象,不同元素不必是同一類型。元素本身允許是其它復雜數(shù)據(jù)類型,比如,列表 的一個元素也允許是列表。例如:
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> rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90))
> rec
$name
[1] "李明"
$age
[1] 30
$scores
[1] 85 76 90
列表元素總可以用“列表名[[下標]]”的格式引用。例如:
> rec[[2]]
[1] 30
> rec[[3]][2]
[1] 76
修改列表
列表的元素可以修改,只要把元素引用賦值即可。如:
> rec$age <- 45
甚至
> rec$age <- list(19, 29, 31)
(可以任意修改一個列表元素)。如果被賦值的元素原來不存在,則列表延伸以包含該新 元素。
提取某List某指標
方法一:
先編寫一個提取list子集的函數(shù):
subdate<- function(x){
x$DATE
}
然后用lapply或者sapply
sapply(s,subdate)
看一下出來的結(jié)果
方法二:
提取DATE內(nèi)容:
s[[1]]$DATE
變動其中的數(shù)字,就可以把每一組的DATE提取出來了。
(需要自己編寫循環(huán))
方法三:提取長度大于某程度的list
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x[lapply(x, length)>100]
用lapply計算每個x的長度。
list之間的合并
list之間的合并用:
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c(list(1),list(2))
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unlist與list的區(qū)別
unlist(x)生成一個包含x所有元素的向量。作用是,展平數(shù)據(jù)列表。
unlist把l.ex[1]=unlist(l.ex)[1]+unlist(l.ex)[2],一拆為二。
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> ##unlist是啥??
> l.ex <- list(list(1:5, LETTERS[1:5]), list("Z","A"), NA)
> #list數(shù)據(jù)[]與[[]]是一樣的
> l.ex[2]
[[1]]
[[1]][[1]]
[1] "Z"
[[1]][[2]]
[1] "A"
> l.ex[[2]]
[[1]]
[1] "Z"
[[2]]
[1] "A"
>
> #unlist把l.ex[1]的元素拆開了,分為unlist[1]+unlist[2]
> unlist(l.ex, recursive = FALSE)[3]
[[1]]
[1] "Z"
> unlist(l.ex, recursive = FALSE)[[3]]
[1] "Z"
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list在批量讀取、寫出xlsx數(shù)據(jù)時的用法
方法弊端:弊端就是循環(huán)語句的弊端,導入的原始數(shù)據(jù)每個sheet都需要相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
list在批量讀取數(shù)據(jù)時候的用法,一開始筆者困惑在:
1、如何循環(huán)讀取xlsx中的sheet數(shù)據(jù),然后批量放入list之中?——先定義list
2、如何定義寫出時候的文件名字——paste函數(shù)
批量讀取的基本流程就是:寫入(list[[i]])、操作、寫出
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#1、讀取xlsx中所有的sheet表格
#如果像vector一樣定義List??——list()函數(shù)來主動定義,用data.list[[i]]來賦值
data.list<-list()
for (i in 1:2){
data.list[[i]]=read.xlsx("C1.xlsx",i)
}
以上是寫入,看看如何寫出:
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#3、利用List批量讀出操作
#難點:如果構(gòu)造輸出表格的名稱——paste來構(gòu)造名稱
flie=list()
xlsxflie=paste(1:2,".xlsx",sep="")
for(i in 1:2){
flie[[i]]=paste("C:/Users/long/Desktop/",xlsxflie[i],sep="")
write.xlsx(data.list2[[i]],file)
}
寫出時候文件名稱困擾我很久,如何按照一定的規(guī)則來命名,可以先用paste弄好固定格式,然后通過paste[i]循環(huán)調(diào)用。
其中:paste之后會有如vector一般的格式,可以用[i]來調(diào)用。
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list中的字符串型數(shù)據(jù)如何導出?
list是大規(guī)模數(shù)據(jù)操作非常優(yōu)秀的方式,能夠存放非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。但是如果,文本分好詞之后的數(shù)據(jù)(如下圖),如何將存放在list中的數(shù)據(jù)進行導出呢?
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[[1]]
n v en n
"職位" "描述" "Android" "平臺"
[[2]]
n v n
"崗位" "描述" "前端"
筆者想辦法的幾種方式:
unlist->變成向量
data.frame->變成序號+單詞
as.chacter->單個文本
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#list中的字符串型數(shù)據(jù)如何導出?
#list中非一般的字符串形式
[[1]]
n v en n
"職位" "描述" "Android" "平臺"
[[2]]
n v n
"崗位" "描述" "前端"
#1、unlist與list區(qū)別
Job_Pwordseg.ct[1][1] #不論如何都不能得到list中的單個單詞
unlist(Job_Pwordseg.ct[1])[1]#可以得到單個單詞,向量形式
#2、data.frame法,批量處理時,因為不等長而無法合并
data.frame(Job_Pwordseg.ct[1]) #變成了序號+單詞
data.frame(unlist(Job_Pwordseg.ct[1])) #跟list一樣的結(jié)果
#3、as.character
as.character(unlist(Job_Pwordseg.ct[1]))
#[1] "職位" "描述" "Android" "平臺" "進行" "手機"
as.character(Job_Pwordseg.ct[1])
#[1]"c(\"職位\", \"描述\", \"Android\", \"平臺\", \"進行\(zhòng)")
變換得到了數(shù)據(jù)之后,又出現(xiàn)了問題:
如何將list中那么子集合并?——不等長合并
兩種方法:c(),可以將list[1] 和list[2]進行直接合并,可以兼容不等長,當然合并之后,還有l(wèi)ist文件;
rbind.fill函數(shù),不等長合并函數(shù),在plyr包中。
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#4、t()在list的文本型
t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[1]))
#A [,1] [,2] [,3]
#"職位" "描述" "Android"
data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[1])))
#A [,1] [,2] [,3]
#職位 描述 Android
#4、list中字符的合并用c
c(Job_Pwordseg.ct[1],Job_Pwordseg.ct[2])
不等長合并的時候,rbind.fill函數(shù)可以很好將數(shù)據(jù)進行合并,并且補齊沒有匹配到的缺失值為NA。
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#如何解決合并時數(shù)據(jù)不等長問題——兩種方法:do.call函數(shù)以及rbind.fill函數(shù)(plyr包)
#rbind.fill函數(shù)只能合并數(shù)據(jù)框格式
#do.call函數(shù)在數(shù)據(jù)框中執(zhí)行函數(shù)(函數(shù),數(shù)據(jù)列)
library("plyr") #加載獲取rbind.fill函數(shù)
#第一種方法
list1<-list()
list1[[1]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[1])))
list1[[2]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[2])))
do.call(rbind.fill,list1)
#第二種方法
u=rbind.fill(data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[1]))),data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[2]))))
得到了數(shù)據(jù)之后,數(shù)據(jù)量小的話,很容易讀寫,但是數(shù)據(jù)量大的話,很難做到那么順暢。當然,為什么要導出呢——因為要傳給別的隊友。。。
可以有兩種辦法:
1、批量寫出,批量讀入;
2、寫寫成一個data,然后導出,再寫入。
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#讀寫函數(shù)用write.table、read.table+t()
write.table(u,"C:/Users/long/Desktop/3.txt")
t(read.table("C:/Users/long/Desktop/3.txt"))
#分隔符sep=""(空格、制表符、回車),"\n"(引號),"\t"(制表符分隔符中有空格)
#字符型字段中,自帶空格,則使用參數(shù) strip.white=TRUE
#方法一:單文件導出,后批量導入
#方法二:先合成一個文本導出,再導入
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