R 语言处理excel为data.frame
使用 R包 xlsx 或者 openxlsx
安装
install.packages("xlsx", repos="https://cloud.r-project.org/")
install.packages("openxlsx", repos="https://cloud.r-project.org/")
使用
文件名+sheet的序号读取指定sheet的内容
data <- read.xlsx("Lipstick.xlsx", sheet = 1) # 读取excel
View(data)
## data 为 data.frame
# 读取 table 分隔的文本文件
data = read.table(file.txt, sep="\t", header=T);
访问 data.frame 的元素
查看列名 colnames(data)
查看行名 rownames(data)
提取指定行
data[2,] 提取第二行
提取指定列
data[c("列名1", "列名2", "列名3")]
data[2] 提取第二列
data[2:4] 提取第2-4列
如果只访问1列,返回的是 vector 类型,可以使用 [[ ]] 或者 $ 来访问 data[[2]] 或者 data$列名
默认情况下,字符串向量会被自动识别成 Factor
向 data.frame 中添加新列 新添加的列的行数要和表中的列的行数相同
data$新列名 <- 数据
data$新列名 <- as.integer(format(Sys.Date(), "%Y")) - as .integer(format(sutdent$birthday, "%Y"))
查询/子集
查询一个data.frame,返回一个满足条件的子集,这相当于数据库中的表查询,是非常常见的操作。
使用行和列的index来获取子集是最简单的方法,详情见前面。
当然也可以使用布尔向量,配合which函数来实现对行的过滤。
比如我们要查询所有Gender为F的数据,那么我们首先通过student$Gender=="F" 得到一个布尔向量:FALSE FALSE ... TRUE,然后使用 which 函数可以将布尔向量中的TRUE的index返回,完整语句如下
student[which(student$Gender=="F")]
如果我们想知道所有女生的年龄,
student[which(student$Gender=="F"), "Age"]
另外可以直接使用 subset() 函数,比如把查询年龄改为 <30 的女性,查询姓名和年龄,如下
subset(student, Gender=="F" & Age < 30, select=c("Name", "Age"))
使用SQL查询 Data Frame 使用 sqldf 包
library(sqldf)
result <- sqldf("select Name, Age from student where Gender='F' and Age > 30")
连接/合并
对于数据库来说,对多表进行 join 查询是一个很正常的事,在R中也可以对多个 Data.frame 进行连接,需要使用 merge() 函数
result <- merge(student,score,by.x="ID",by.y="SID")
使用 rbind() 函数 rbind 的两个 Data frame 必须有相同的列
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