R-CSVファイル
Rでは、R環境の外部に保存されているファイルからデータを読み取ることができます。また、オペレーティングシステムによって保存およびアクセスされるファイルにデータを書き込むこともできます。Rは、csv、excel、xmlなどのさまざまなファイル形式の読み取りと書き込みを行うことができます。
この章では、csvファイルからデータを読み取り、csvファイルにデータを書き込む方法を学習します。Rがファイルを読み取れるように、ファイルは現在の作業ディレクトリに存在する必要があります。もちろん、独自のディレクトリを設定して、そこからファイルを読み取ることもできます。
作業ディレクトリの取得と設定
Rワークスペースが指しているディレクトリを確認するには、 getwd()関数。を使用して新しい作業ディレクトリを設定することもできますsetwd()関数。
# Get and print current working directory.
print(getwd())
# Set current working directory.
setwd("/web/com")
# Get and print current working directory.
print(getwd())上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
[1] "/web/com/1441086124_2016"
[1] "/web/com"この結果は、OSと作業している現在のディレクトリによって異なります。
CSVファイルとして入力
csvファイルは、列の値がコンマで区切られたテキストファイルです。名前の付いたファイルに存在する次のデータについて考えてみましょう。input.csv。
このデータをコピーして貼り付けることにより、Windowsのメモ帳を使用してこのファイルを作成できます。ファイルを名前を付けて保存input.csv メモ帳の[すべてのファイルとして保存（*。*）]オプションを使用します。
id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Michelle,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Nina,578,2013-05-21,IT
7,Simon,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,FinanceCSVファイルの読み取り
以下はの簡単な例です read.csv() 現在の作業ディレクトリで利用可能なCSVファイルを読み取る機能-
data <- read.csv("input.csv")
print(data)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id, name, salary, start_date, dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 FinanceCSVファイルの分析
デフォルトでは read.csv()関数は、出力をデータフレームとして提供します。これは次のように簡単に確認できます。また、列数と行数を確認することもできます。
data <- read.csv("input.csv")
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
[1] TRUE
[1] 5
[1] 8データフレーム内のデータを読み取ると、次のセクションで説明するように、データフレームに適用可能なすべての機能を適用できます。
最大給与を取得する
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
[1] 843.25最大給与の人の詳細を取得します
SQLのwhere句と同様に、特定のフィルター条件を満たす行をフェッチできます。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
# Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id name salary start_date dept
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 FinanceIT部門で働くすべての人を獲得する
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
6 6 Nina 578.0 2013-05-21 IT給与が600を超えるIT部門の人を取得します
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT2014年以降に参加した人を取得する
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id name salary start_date dept
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 FinanceCSVファイルへの書き込み
Rは既存のデータフレームからcsvファイルを作成できます。ザ・write.csv()関数は、csvファイルを作成するために使用されます。このファイルは作業ディレクトリに作成されます。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv")
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
X id name salary start_date dept
1 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
2 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
3 5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
4 8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Financeここで、列Xはデータセットnewperからのものです。これは、ファイルの書き込み中に追加のパラメーターを使用して削除できます。
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv", row.names = FALSE)
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
id name salary start_date dept
1 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
2 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
3 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
4 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance