R CSV 파일

R은 통계학 전문 도구로, 데이터를 수동으로 가져오고 내보내는 경우 기능이 의미가 없으므로, R은 주요 테이블 저장 파일 형식(예: CSV, Excel, XML 등)에서 데이터를 대량으로 가져오는 것을 지원합니다.

CSV 테이블 상호작용

CSV(Comma-Values, CSV는有时도 문자 구분자로 불리며, 구분 문자는 콤마가 아닐 수도 있습니다)은 매우 인기 있는 테이블 저장 파일 형식으로, 이 형식은 중형 또는 소형 데이터 규모의 데이터를 저장하는 데 적합합니다.

대부분의 소프트웨어가 이 파일 형식을 지원하기 때문에 데이터 저장 및 상호작용에 많이 사용됩니다.

CSV는 텍스트의 본질이며, 파일 형식은 매우 간단합니다: 데이터는 행마다 텍스트로 저장되며, 각 레코드는 구분자로 구분된 필드로 구성되며, 각 레코드는 같은 필드 시퀀스를 가집니다.

다음은 간단한 sites.csv 파일입니다. (테스트 프로그램의 동일한 디렉토리에 저장됩니다)：

id,name,url,likes
1,Google,www.google.com,111
2,w3codebox,ko.oldtoolbag.com,222
3,Taobao,www.taobao.com,333

CSV는 컬럼을 콤마로 구분합니다. 데이터에 콤마가 포함되어 있으면, 전체 데이터 블록을 둘러싸는 트윗을 사용해야 합니다。

주의事项：영문자 이외의 문자를 포함한 텍스트를 저장할 때 encoding에 주의해야 합니다. 많은 컴퓨터가 UTF를 일반적으로 사용하기 때문에.-8 encoding을 사용했습니다.-8 저장된 데이터를.

주의事项： CSV 파일 마지막 행은 빈 행을 유지해야 하며, 그렇지 않으면 실행 프로그램에 경고 메시지가 표시됩니다。

Warning message:
In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :
　　readTableHeader에서 'sites.csv'에서 incomplete final line found

CSV 파일을 읽기

그런 다음 read.csv() 함수를 사용하여 CSV 파일 데이터를 읽을 수 있습니다：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
print(data)

encoding 속성을 설정하지 않으면, read.csv 함수는 기본적으로 운영 체제 기본 문자编码로 읽습니다. Windows 중국어판 시스템을 사용하시고 시스템 기본编码을 설정하지 않았다면, 시스템 기본 encoding은 GBK입니다. 따라서 오류를 방지하기 위해 가능한 한 일관된 문자 encoding을 사용하도록 주의하십시오。

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

　　id　name　　url　likes
1　　1　Google www.google.com　　　111
2　　2　w3codebox　ko.oldtoolbag.com　　　222
3　　3　Taobao www.taobao.com　　　333

read.csv() 함수는 데이터 프레임을 반환하며, 데이터를 통계적으로 처리하는 데 매우 편리합니다. 다음 예제에서는 행 수와 열 수를 확인합니다：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
print(is.data.frame(data)) # 데이터 프레임인지 확인
print(ncol(data)) # 열 수
print(nrow(data)) # 행 수

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

[1] TRUE
[1]　4
[1]　3

다음 통계 데이터 상자에서 likes 필드가 가장 큰 데이터는 다음과 같습니다：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
# likes 가 가장 큰 데이터
like <-　max(data$likes)
print(like)

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

[1]　333

우리는 검색 조건도 지정할 수 있습니다. SQL where 문과 유사하게 데이터를 쿼리할 수 있으며, 해당 함수는 subset()。

以下示例查找 likes 为 222 到数据：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
#　likes　는　222　의 데이터
retval　<-　subset(data, likes ==　222)
print(retval)

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

　　id　name　　url　likes
2　　2　w3codebox　ko.oldtoolbag.com　　　222

注意：条件语句等于使用 ==。

多个条件使用 & 分隔符，以下示例查找 likes 大于 1 name이 w3codebox의 데이터：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
#　likes가　1　name이 w3codebox의 데이터
retval　<-　subset(data, likes >　1　&　name=="w3codebox)
print(retval)

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

　　id　name　　url　likes
2　　2　w3codebox　ko.oldtoolbag.com　　　222

CSV 파일로 저장할 수 있습니다

R 언어는 write.csv() 　함수를 사용하여 데이터를 CSV 파일로 저장합니다。

위의 예제를 계속하면, likes가 222 의 데이터를 w에 저장했습니다：3codebox.csv 파일：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
#　likes　는　222　의 데이터
retval　<-　subset(data, likes ==　222)
#　새 파일에 기록
write.csv(retval,"w3codebox.csv")
newdata　<-　read.csv("w3codebox.csv")
print(newdata)

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

　X　id　name　　url　likes
1　2　　2　w3codebox　ko.oldtoolbag.com　　　222

X 데이터 셋 newper에서 X를 통해 매개변수 row.names = FALSE를 사용하여 제거할 수 있습니다：

data　<-　read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8)
#　likes　는　222　의 데이터
retval　<-　subset(data, likes ==　222)
#　새 파일에 기록
write.csv(retval,"w3codebox.csv", row.names = FALSE)
newdata　<-　read.csv("w3codebox.csv")
print(newdata)

위의 코드를 실행한 결과는 다음과 같습니다：

　　id　name　　url　likes
1　　2　w3codebox　ko.oldtoolbag.com　　　222

실행된 후에, 우리는 w3codebox.csv 파일 생성되었습니다。