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,FinanceCSV 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 FinanceCSV 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] 8데이터 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$salary)
print(sal)위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.
[1] 843.25최대 급여를 가진 사람의 세부 사항을 얻으십시오
SQL where 절과 유사한 특정 필터 기준을 충족하는 행을 가져올 수 있습니다.
# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$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 FinanceIT 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 IT급여가 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 IT2014 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 FinanceCSV 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 Finance여기서 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