R语言 把CSV文件读入数据框架

在这篇文章中，我们将学习如何在R编程语言中导入或读取CSV文件到数据框中。

使用中的数据集

第1步：设置或改变工作目录

为了将给定的CSV文件导入或读取到我们的数据框中，我们首先需要检查我们当前的工作目录，并确保CSV文件与我们的R工作室所在的目录相同，否则可能会显示 “未找到文件错误”。

要检查当前的工作目录，我们需要使用getwd()函数，而要把当前的工作目录改为其他的工作目录，我们需要使用stewd()函数。

getwd()返回一个绝对文件路径，代表R进程的当前工作目录。

语法

getwd()

setwd(dir) 用来设置工作目录为dir。

语法 :

setwd(path)

例子

# gives the current working directory
getwd()
  
# changes the location 
setwd("C:/Users/Vanshi/Desktop/gfg")

输出

C:/Users/Vanshi/Documents

第2步：读取CSV文件

现在我们已经设定了工作路径，我们将把CSV文件导入数据框，并把我们的数据框命名为sdata。

在这里，我们使用read.csv命令将名为 “SampleData “的.csv文件读入我们的R工作室，这意味着我们将数值输入到R工作室，从中提取一些重要信息。

read.csv()函数读取了一个表格格式的文件，并从中创建了一个数据框架，案例对应于文件中的行，变量对应于字段。

语法： read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"", dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

参数

• file： 要读取数据的文件名。
• header： 一个逻辑值，表示文件的第一行是否包含变量的名称。如果缺失，该值由文件格式决定：当且仅当第一行包含的字段比列数少一个时，header被设置为TRUE。
• sep： 字段分隔符。文件中每一行的值都由这个字符分开。如果sep=””（read.table的默认值），则分隔符为 “空白”，即一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。
• quote： 引号字符的集合。
• dec： 文件中用于小数点的字符。
• fill： 逻辑上的。如果为 “true”，那么在行的长度不相等的情况下，将隐含地添加空白区域。
• comment.char：_ 字符：长度为1的字符向量，包含单个字符或一个空字符串。
• … : 要传递的其他参数。

例子

sdata <- read.csv("SampleData.csv", header = TRUE, sep = ",")
sdata
  
# views the data frame formed from the csv file
View(sdata)

输出

现在，我们已经创建了我们的数据框架，我们可以对它进行一些操作。根据使用情况，从数据框架中读取数据。下面是两个例子，根据他们的要求读取数据。

例子1 :

sdata <- read.csv(
  "SampleData.csv", header = TRUE, sep = ",")
  
highspeed <- subset(
  sdata, sdataspeed == max(sdataspeed))
  
# views the subsetted value in 
# tabular form
View(highspeed)

输出

例2 :

sdata <- read.csv(
  "SampleData.csv", header = TRUE, sep = ",")
  
highfreq <- subset(
  sdata, sdata$cyc_freq == "Several times per week")
  
# views the information, of the above 
# condition in tabular format
View(highfreq)

输出