如何在R编程中从文件中导入数据

事实的集合被称为数据。数据可以是不同的形式。要使用R编程语言分析数据，首先应将数据导入R，它可以是不同的格式，如txt、CSV或任何其他分隔符的文件。导入数据后，再对其进行操作、分析和报告。

用R编程语言从文件中导入数据

在这篇文章中，我们将看到如何在R编程语言中导入不同的文件。

将CSV文件导入R语言

方法1：使用read.csv()方法

这里我们将使用R语言中的read.csv()方法导入csv文件。

语法： read.csv(path, header = TRUE, sep = “,” )

参数 :

• path : 要导入的文件的路径
• header :默认情况下：TRUE。是否导入列标题的指标。
• sep = “,” : 每行中数值的分隔符。

# specifying the path
path <- "/gfg.csv"
 
# reading contents of csv file
content <- read.csv(path)
 
# contents of the csv file
print (content)

输出

  ID Name    Post Age 
1  5    H      CA  67 
2  6    K     SDE  39 
3  7    Z   Admin  28

方法2：使用read.table()方法

这里我们将使用read.table()方法将CSV文件导入R编程语言中。

# simple R program to read csv file using read.table()
x <- read.csv2("D://Data//myfile.csv", header = TRUE, sep=", ")
 
# print x
print(x)

输出

  Col1.Col2.Col3
1      100, a1, b1
2      200, a2, b2
3      300, a3, b3

从文本文件中导入数据

我们可以使用基本的R函数 read.table() 轻松地导入或读取 .txt 文件 。 read.table()是用来读取一个表格格式的文件。这个函数很容易使用而且很灵活。

语法

# read data stored in .txt file

x<-read.table(“file_name.txt”, header=TRUE/FALSE)
# Simple R program to read txt file
x<-read.table("D://Data//myfile.txt", header=FALSE)
 
# print x
print(x)

输出

   V1 V2 V3
1 100 a1 b1
2 200 a2 b2
3 300 a3 b3

如果header参数设置为TRUE，如果文件中存在列名，则读取列名。

从带分隔符的文件中导入数据

R有一个函数 read.delim() 来读取带分隔符的文件到列表中。文件默认由一个制表符分隔，制表符用sep=””表示，分隔符可以是逗号（, ），美元符号（$）等。

语法： read.delim(“file_name.txt”, sep=””, header=TRUE)

x <- read.delim("D://Data//myfile.csv", sep="|", header=TRUE)
 
# print x
print(x)
 
# print type of x
typeof(x)

输出

X.V1.V2.V3
1 1, 100, a1, b1
2 2, 200, a2, b2
3 3, 300, a3, b3


[1] "list

在R中导入JSON文件

在这里，我们将使用 rjson 包将JSON文件导入R编程语言中。

# Read a JSON file
 
# Load the package required to read JSON files.
library("rjson")
 
# Give the input file name to the function.
res <- fromJSON(file = "E:\\exp.json")
 
# Print the result.
print(res)

输出

$ID
[1] "1" "2" "3" "4" "5"

$Name
[1] "Mithuna"   "Tanushree" "Parnasha"  "Arjun"     "Pankaj"

$Salary
[1] "722.5"  "815.2"  "1611"   "2829"   "843.25"

在R中导入XML文件

为了导入XML文件，我们将在R编程语言中使用XML包。

XML文件用于脱敏

<RECORDS>
<STUDENT>
    <ID>1</ID>
    <NAME>Alia</NAME>
    <MARKS>620</MARKS>
    <BRANCH>IT</BRANCH>
</STUDENT>
<STUDENT>
    <ID>2</ID>
    <NAME>Brijesh</NAME>
    <MARKS>440</MARKS>
    <BRANCH>Commerce</BRANCH>
</STUDENT>
<STUDENT>
    <ID>3</ID>
    <NAME>Yash</NAME>
    <MARKS>600</MARKS>
    <BRANCH>Humanities</BRANCH>
</STUDENT>
<STUDENT>
    <ID>4</ID>
    <NAME>Mallika</NAME>
    <MARKS>660</MARKS>
    <BRANCH>IT</BRANCH>
</STUDENT>
<STUDENT>
    <ID>5</ID>
    <NAME>Zayn</NAME>
    <MARKS>560</MARKS>
    <BRANCH>IT</BRANCH>
</STUDENT>
</RECORDS>

读取XML文件

可以在安装软件包后读取，然后用 xmlparse()函数 进行解析。

# loading the library and other important packages
library("XML")
library("methods")
 
# the contents of sample.xml are parsed
data <- xmlParse(file = "sample.xml")
 
print(data)

输出

1
Alia
620
IT
2
Brijesh
440
Commerce
3
Yash
600
Humanities
4
Mallika
660
IT
5
Zayn
560
IT

将SPSS sav文件导入R语言

在这里，我们将在R编程语言中读取SPSS .sav文件。为此，我们将使用 haven 包。为了在R语言中读取SPSS文件，我们使用read_sav()函数，该函数在havan包中。

语法： read_sav(“FileName.sav”)

# import haven library package
library("haven")
 
# Use read_sav() function to read SPSS file
dataframe <- read_sav("SPSS.sav")   
dataframe

输出