R-CSV 파일

R에서는 R 환경 외부에 저장된 파일에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 또한 운영 체제에서 저장하고 액세스 할 파일에 데이터를 쓸 수도 있습니다. R은 csv, excel, xml 등과 같은 다양한 파일 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.

이 장에서는 csv 파일에서 데이터를 읽고 csv 파일에 데이터를 쓰는 방법을 배웁니다. R이 읽을 수 있도록 파일이 현재 작업 디렉토리에 있어야합니다. 물론 우리는 우리 자신의 디렉토리를 설정하고 거기에서 파일을 읽을 수도 있습니다.

작업 디렉토리 가져 오기 및 설정

R 작업 공간이 가리키는 디렉토리를 확인할 수 있습니다. getwd()함수. 다음을 사용하여 새 작업 디렉토리를 설정할 수도 있습니다.setwd()함수.

# Get and print current working directory.
print(getwd())

# Set current working directory.
setwd("/web/com")

# Get and print current working directory.
print(getwd())

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

[1] "/web/com/1441086124_2016"
[1] "/web/com"

이 결과는 OS 및 작업중인 현재 디렉토리에 따라 다릅니다.

CSV 파일로 입력

csv 파일은 열의 값이 쉼표로 구분되는 텍스트 파일입니다. 이름이 지정된 파일에있는 다음 데이터를 고려해 보겠습니다.input.csv.

이 데이터를 복사하고 붙여 넣어 Windows 메모장을 사용하여이 파일을 만들 수 있습니다. 파일을 다른 이름으로 저장input.csv 메모장에서 모든 파일 (*. *)로 저장 옵션을 사용합니다.

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,Finance

CSV 파일 읽기

다음은 간단한 예입니다. read.csv() 현재 작업 디렉토리에서 사용 가능한 CSV 파일을 읽는 기능-

data <- read.csv("input.csv")
print(data)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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      Finance

CSV 파일 분석

기본적으로 read.csv()함수는 출력을 데이터 프레임으로 제공합니다. 다음과 같이 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 열과 행의 수를 확인할 수 있습니다.

data <- read.csv("input.csv")

print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

[1] TRUE
[1] 5
[1] 8

데이터 프레임에서 데이터를 읽은 후에는 다음 섹션에서 설명하는 것처럼 데이터 프레임에 적용 할 수있는 모든 기능을 적용 할 수 있습니다.

최대 급여 받기

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

[1] 843.25

최대 급여를 가진 사람의 세부 사항을 얻으십시오

SQL where 절과 유사한 특정 필터 기준을 충족하는 행을 가져올 수 있습니다.

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

id    name  salary  start_date    dept
5     NA    Gary  843.25  2015-03-27    Finance

IT 부서에서 일하는 모든 직원 확보

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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

급여가 600 이상인 IT 부서의 직원을 확보하십시오.

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

id   name      salary   start_date   dept
1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT
3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT

2014 년 이후에 가입 한 사람들을 얻으십시오.

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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    Finance

CSV 파일에 쓰기

R은 기존 데이터 프레임에서 csv 파일을 생성 할 수 있습니다. 그만큼write.csv()함수는 csv 파일을 만드는 데 사용됩니다. 이 파일은 작업 디렉토리에 생성됩니다.

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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

여기서 X 열은 newper 데이터 세트에서 가져옵니다. 파일을 쓰는 동안 추가 매개 변수를 사용하여 삭제할 수 있습니다.

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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