一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== #利用RCurl包批量下载(抓取)文件 li

setwd("E:/08_cooperation/07_X-lab/06-Crosstalk/Aadapter_primer")# 读取lane01.txt,并对其按列进行相加处理,然后对列进行进行命名d1=read.table("lane01.txt",header = FALSE,sep = ",")cyc001=d1$V3+d1$V4+d1$V5+d1$V6d1=cbind(d1,cyc001)names(d1)=c("cyc00

下载安装 readr 因为使用内置函数 read.table() 读入应该是格式不符合要求会报错 library(readr) help(package="readr") 可以使用里面的 read_table(),下面来检测一下 library(dplyr) read.table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %>% head() read_table('E:\\forpython\\chapters\\chap1.txt') %&g

# 按列合并文件 paste file1 file2 file3 > file4 # 要先 sort, 再 file1 file2 paste格式为: paste -d -s -file1 file2 选项含义如下: -d 指定不同于空格或tab键的域分隔符.例如用@分隔域,使用 -d @. -s 将每个文件合并成行而不是按行粘贴. - 使用标准输入.例如ls -l |paste ,意即只在一列上显示输出.

解决的问题:需要读取某个大文件夹下所有子文件夹中的excel文件,并汇总,汇总文件中需要包含的2部分的信息:1.该条数据来源于哪个子文件夹:2.该条数据来源于哪个excel文件.最终,按照子文件夹单独保存汇总文件,或者只保存成一个汇总文件. 场景描述:抓取了各个APP的使用数据,分散地保存在各个文件夹中.文件格式如下: 第一级分类:文件夹名 第二级分类:文件夹下xlsx文件名 第三级分类:每个xlsx文件中每行(具体的每条数据),但其中并没有该APP属于的二级分类和一级分类,需要为每条数据添加二

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R语言的文件写入 官方文档介绍如下: write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE, col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"

1. 文件系统介绍 R语言对文件系统的操作,包括文件操作和目录操作,函数API都定义在base包中. 2. 目录操作 2.1 查看目录 查看当前目录下的子目录. # 启动R程序 ~ R # 当前的目录 > getwd() [1] "/home/conan/R/fs" # 查看当前目录的子目录 > list.dirs() [1] "." "./tmp" 查看当前目录的子目录和文件. > dir() [1] "readme

R语言CSV文件 在R语言中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 在本章中,我们将学习如何从csv文件中读取数据,然后将数据写入csv文件. 该文件应该存在于当前工作目录中,以方便R可以读取它. 当然,也可以设置自己的目录,并从那里读取文件. 获取和设置工作目录 可以使用getwd()函数来检查R工作区指向哪个目录,使用setwd()函数设置新的工作目录. # Get and p

开发需求:应项目需要,要将记录成txt的实验数据进行按列合并(也即为不同文件上下合并),从而进行机器学习训练. 实验数据类似如此 模拟验证数据 1.txt *****1***** abcdefghijklmn opqrstuvwxyz hhhhhhhhhhhhhhhhhhh 2.txt *****2***** 12345678910 11121314151 123456897897 1231564564879 2132564644561 3.txt *****3***** wkhdwadadfa

团体项目中 链接把项目中所有相关联的.O目标文件.C语言函数库合并在一起,生成可执行文件. 编写声明文件,用 .h文件封装起来,在其他代码中用include"xxx.h"引用声明 1.函数的定义放.c文件,函数的声明放.h文件2.如果要使用某个.c文件中定义的函数,只需要#include这个.c文件对应的.h文件3..h文件的作用:被被人cofy,编译链接的时候不需要管.h文件. printf是int类型,返回字符串常量的字符数,并不是字数. 一个中文占3个字符,一个 字符占一个字节.

requirejs的官网上有介绍如何使用r.js合并,压缩文件的.http://requirejs.org/docs/optimization.html https://github.com/jrburke/r.js/blob/master/build/example.build.js 这里罗列了所有的优化参数. 我是在win7上使用r.js的. 安装使用的是npm ->  npm install -g requirejs  安装在全局,更合适,方便在任何地方使用. windows上使用r.js

在win32位的系统下,RODBC包内的函数是可以直接运行的,但在win64位的系统则不支持! 1.读取外部文件read.table()---csv,txt,excel 最基本函数是read.table(),先介绍read.table(),然后再介绍专门用来读csv的read.csv(). Description Reads a file in table format and creates a data frame from it, with cases corresponding to l

rm(list=ls())path = 'J:/lab/EX29 --在R语言中进行文件(夹)操作'setwd(path)cat("file A\n", file="A") #创建一个文件A,文件内容是'file A','\n'表示换行,这是一个很好的习惯cat("file B\n", file="B")  #创建一个文件Bfile.append("A", "B")  #将文件B的内容附