Ler CSV em R Como ler CSV em R Se você estiver usando R muito provavelmente precisará ler dados em algum ponto. Embora R possa ler arquivos excel. xls e. xlsx esses tipos de arquivos geralmente causam problemas. Arquivos separados por vírgulas (.csv) são muito mais fáceis de trabalhar. It8217s melhor para salvar esses arquivos como csv antes de lê-los em R. Se você precisa ler em um csv com R a melhor maneira de fazê-lo é com o comando read. csv. Aqui está um exemplo de como ler CSV em R: O acima lê o arquivo TheDataIWantToReadIn. csv em um quadro de dados que ele cria chamado MyData. HeaderTRUE especifica que esses dados incluem uma linha de cabeçalho e sep8221,8221 especifica que os dados são separados por vírgulas (embora read. csv implique o mesmo eu acho que it8217s mais seguro para ser explícito). Observe que o acima inclui o caminho do arquivo (o c: /). Se você já definiu um diretório de trabalho em R você pode apenas listar o arquivo, como este: Existem outras opções que podem ser usadas com read. csv. Veja a página oficial do R-manual em read. csv para saber mais: cran. r-project. org/doc/manuals/R-data. html. Por que não ler. table I8217ve encontrado read. csv para ser mais confiável. Às vezes, recebo erros com read. table. Eu postar os erros quando me deparo com eles novamente. Obrigado por ler Este site teve uma grande quantidade de tempo para criar. Se foi útil para você, por favor, mostre-o compartilhando com amigos, gostar ou tweeting Se você tem alguma opinião a respeito deste código de R por favor postar nos comentários. Related posts: 14 pensamentos sobre ldquo Leia CSV em R rdquo Oi Justin, obrigado por compartilhá-lo. Você pode me dizer que existe alguma sintaxe para criar objetos (DataFrame) Ex: MyData (OR) My. Data Uma maneira de criar um quadro de dados é criar primeiro uma matriz. Esta matriz é preenchida com NAs e tem 5 linhas de 3 variáveis: MyData Seu R how to8217s me ajudaram tanto com o meu curso de programação R 8211 Páginas são bem escritos. Clara e simples de compreender. Obrigado You8217re bem-vindo Boa sorte com R. Obrigado pela explicação, eu realmente aprecio que você tomou seu tempo para fazer isso. You8217re bem-vindo I8217m feliz em ajudar. Como você usa a variável para acessar os dados após a leitura do arquivo No exemplo acima, lemos um csv em R como um objeto chamado MyData. Se você quiser fazer algo com MyData você se refere a esse objeto com seu comando. Por exemplo, se eu quiser um resumo de MyData eu usaria sumário (MyData). Se você quiser fazer alguma coisa com uma variável específica em meus dados, use o nome do objeto, depois o símbolo e, em seguida, o nome da variável. Por exemplo, se eu quiser um resumo de uma variável chamada 8220VariableOne8221 em MyData, eu usaria sumário (MyDataVariableOne). Eu só quero ler um arquivo (.csv) usando java com JRI api. Eu definir todas as variáveis de caminho, mas it8217s mostrando-me biblioteca nativa não encontrou o que deve fazer Este tutorial de importação de dados R é tudo que você precisa Você pode achar que carregar dados em R pode ser bastante frustrante. Quase todos os tipos de arquivo que você deseja obter em R parece requerer sua própria função e mesmo assim você pode se perder nos argumentos de funções. Em suma, pode ser bastante fácil de misturar as coisas de vez em quando, se você é um novato ou um usuário mais avançado R. Para cobrir essas necessidades, o DataCamp decidiu publicar um tutorial abrangente e fácil de importar rapidamente dados para R, indo de arquivos de texto simples para os arquivos SPSS e SAS mais avançados. Continue lendo para descobrir como importar facilmente seus arquivos para R Para importar dados para R, primeiro você precisa ter dados. Esses dados podem ser salvos em um arquivo em seu computador (por exemplo, um Excel local, SPSS ou algum outro tipo de arquivo), mas também podem viver na Internet ou ser obtidos através de outras fontes. Onde encontrar esses dados estão fora do escopo deste tutorial, por isso agora é o suficiente para mencionar esta postagem no blog. Que explica bem como encontrar dados na internet, e DataCamps tutorial interativo. Que trata de como importar e manipular conjuntos de dados Quandl. Dica: antes de você seguir em frente e descobrir como carregar seus dados em R, pode ser útil passar a seguinte lista de verificação que tornará mais fácil importar os dados corretamente para R: Se você trabalha com planilhas, a primeira linha é normalmente Reservado para o cabeçalho, enquanto a primeira coluna é usada para identificar a unidade de amostragem Evite nomes, valores ou campos com espaços em branco, caso contrário, cada palavra será interpretada como uma variável separada, resultando em erros relacionados ao número de elementos por linha No seu conjunto de dados Se você quiser concatenar palavras, inserindo um arquivo. Entre as palavras em vez de um espaço Nomes curtos são preferidos sobre nomes mais longos Tente evitar o uso de nomes que contenham símbolos como. . . . Amp. . (.). -. . Lt Gt. /. . . . . Exclua os comentários que você fez no arquivo do Excel para evitar que colunas extras ou ANs sejam adicionadas ao arquivo e Certifique-se de que os valores ausentes no seu conjunto de dados sejam indicados com NA. Preparando o seu espaço de trabalho R Certifique-se de entrar no RStudio e ver o que precisa ser feito antes de iniciar seu trabalho lá. Você pode ter um ambiente que ainda está cheio de dados e valores, que você pode excluir usando a seguinte linha de código: A função rm () permite remover objetos de um ambiente especificado. Nesse caso, você especifica que deseja considerar uma lista para essa função, que é o resultado da função ls (). Esta última função retorna um vetor de strings de caracteres que fornece os nomes dos objetos no ambiente especificado. Uma vez que esta função não tem nenhum argumento, presume-se que você quer dizer os conjuntos de dados e funções que você como usuário definiu. Em seguida, você também pode achar útil saber onde seu diretório de trabalho está definido no momento: E você pode considerar mudar o caminho que você obtém como resultado desta função, talvez para a pasta na qual você armazenou seu conjunto de dados: Obtendo dados de fontes comuns em R Você verá que as seguintes funções básicas de R se concentram em obter planilhas em R, ao invés de Excel ou outro tipo de arquivos. Se você estiver mais interessado no último, percorra um pouco mais para descobrir as maneiras de importar outros arquivos em R. Importando arquivos TXT Se você tiver um. txt ou um arquivo de texto delimitado por tabulações, você pode facilmente importá-lo com o arquivo R básico Função read. table (). Em outras palavras, o arquivo será semelhante a este e pode ser importado da seguinte maneira: Observe que, usando essa função, os dados do arquivo se tornará um objeto data. frame. Observe também que o primeiro argumento não é sempre um nome de arquivo, mas também poderia ser uma página da Web que contém dados. O argumento de cabeçalho especifica se você especificou ou não nomes de colunas em seu arquivo de dados. O resultado final da sua importação será mostrado no console do RStudio como: Bom saber A função read. table () é a função mais importante e comumente usada para importar arquivos de dados simples para o R. É fácil e flexível. É por isso que você deve definitivamente verificar o nosso tutorial anterior sobre a leitura e importação de arquivos do Excel em R. que explica em grande detalhe como usar a função read. table () otimamente. Para arquivos que não são delimitados por guias, como. csv e outros arquivos delimitados, você realmente usa variantes dessa função básica. Essas variantes são quase idênticas à função read. table () e diferem dele apenas em três aspectos: O símbolo separador O argumento cabeçalho é sempre definido em TRUE, o que indica que a primeira linha do arquivo sendo lido contém o cabeçalho com o Nomes de variáveis O argumento de preenchimento também é definido como VERDADEIRO, o que significa que se as linhas tiverem comprimento desigual, campos em branco serão adicionados implicitamente. Importando arquivos CSV Se você tiver um arquivo que separa os valores com a. Ou. Você normalmente está lidando com um arquivo. csv. Parece um pouco como este: Para carregar com êxito este arquivo em R, você pode usar a função read. table () na qual você especifica o caractere separador, ou você pode usar o read. csv () ou read. csv2 () funções. A função anterior é usada se o separador for a. O último se for usado para separar os valores em seu arquivo de dados. Lembre-se de que a função read. csv () bem como a função read. csv2 () são quase idênticas à função read. table (), com a única diferença de que eles têm os argumentos de cabeçalho e preenchimento definidos como TRUE por padrão. Dica: se você quiser saber mais sobre os argumentos que você pode usar no read. table (). Read. csv () ou read. csv2 (), você sempre pode verificar nossa leitura e importação de arquivos do Excel para R tutorial, o que explica em grande detalhe como usar o read. table (). Read. csv () ou read. csv2 (). Importando arquivos com outros caracteres separadores Caso você tenha um arquivo com um caractere separador que seja diferente de uma guia, uma vírgula ou um ponto e vírgula, você sempre pode usar as funções read. delim () e read. delim2 (). Estas são variantes da função read. table (), assim como a função read. csv (). Consequentemente, eles têm muito em comum com a função read. table (), exceto pelo fato de que eles assumem que a primeira linha que está sendo lida é um cabeçalho com os nomes dos atributos, enquanto eles usam uma guia como um separador em vez de Um espaço em branco, vírgula ou ponto e vírgula. Eles também têm o argumento de preenchimento definido como TRUE. O que significa que o campo em branco será adicionado a linhas de comprimento desigual. Você pode usar as funções read. delim () e read. delim2 () da seguinte maneira: Importando arquivos do Excel em R Para carregar arquivos do Excel em R, primeiro você precisa fazer um pouco mais de preparação do seu espaço de trabalho no sentido que você precisa instalar Pacotes. Basta executar o seguinte código para fazer isso: Quando você tiver instalado o pacote, basta digitar o seguinte para ativá-lo em seu espaço de trabalho: Para verificar se você já instalou o pacote ou não, digite Importando arquivos do Excel com o Pacote XLConnect A primeira maneira de obter arquivos do Excel diretamente em R é usando o pacote XLConnect. Instale o pacote e se você não tem certeza se você já tem ou não, verifique se ele já está lá. Em seguida, você pode começar a usar a função readWorksheetFromFile (), como mostrado abaixo: Note que você precisa adicionar o argumento sheet para especificar qual folha você deseja carregar em R. Você também pode adicionar mais especificações. Você pode encontrar estes explicados em nosso tutorial sobre leitura e importação de arquivos Excel em R. Você também pode carregar em um livro inteiro com a função loadWorkbook (), para ler em planilhas que você deseja aparecer como quadros de dados em R através de readWorksheet ): Observe novamente que o argumento de folha não é o único argumento que você pode usar em readWorkSheetFromFile (). Se você desejar mais informações sobre o pacote ou sobre todos os argumentos que você pode passar para a função readWorkSheetFromFile () ou para as duas funções alternativas que foram mencionadas, você pode visitar a página RDocumentation pacotes. Importar arquivos do Excel com o pacote Readxl O pacote readxl foi publicado recentemente e permite que os usuários do R leiam facilmente em arquivos do Excel, assim: Note que o primeiro argumento especifica o caminho para o arquivo. xls ou. xlsx, que você pode Definido usando as funções getwd () e setwd (). Você também pode adicionar um argumento de folha, assim como com o pacote XLConnect, e muitos mais argumentos sobre os quais você pode ler aqui ou nesta postagem do blog. Importando arquivos JSON (JavaScript Object Notation) para R Para obter arquivos JSON em R, primeiro você precisa instalar ou carregar o pacote rjson. Se você quiser saber como instalar pacotes ou como verificar se os pacotes já estão instalados, role um pouco até a seção de importação de arquivos do Excel para R. Depois de ter feito isso, você pode usar a função fromJSON (). Aqui, você tem duas opções: Seu arquivo JSON é armazenado em seu diretório de trabalho. Seu arquivo JSON está disponível através de um URL. Importando dados XML em R Se você quiser obter dados XML em R, uma das maneiras mais fáceis é através do uso do pacote XML. Primeiro, certifique-se de instalar e carregar o pacote XML em seu espaço de trabalho, como demonstrado acima. Em seguida, você pode usar a função xmlTreeParse () para analisar o arquivo XML diretamente da web: Em seguida, você pode verificar se R sabe que xmlfile está em XML digitando: Dica: você pode usar a função xmlRoot () para acessar o top Nó: Você verá que os dados são apresentados de forma estranha quando você tenta imprimir o vetor xmlfile. Isso ocorre porque o arquivo XML ainda é um documento XML real em R neste momento. Para colocar os dados em um quadro de dados, primeiro você precisa extrair os valores XML. Você pode usar a função xmlSApply () para fazer isso: O primeiro argumento desta função será topxml. Uma vez que é o nó superior em cujos filhos você deseja executar uma determinada função. Em seguida, você lista a função que você deseja aplicar a cada nó filho. Nesse caso, você deseja extrair o conteúdo de um nó XML folha. Isto, em combinação com o primeiro argumento topxml. Irá certificar-se de que você fará isso para cada nó XML folha. Por fim, você coloca os valores em um dataframe Você usa a função data. frame () em combinação com a função de transpostição de matriz t () para fazer isso. Além disso, você também especificar que nenhum nome de linha deve ser incluído: Você também pode optar por não fazer todas as etapas anteriores, que são um pouco mais complicado, e apenas fazer o seguinte: Importação de dados de tabelas HTML Into R Obtendo dados de tabelas HTML Em R é bastante direto: Note que o argumento permite que você especifique quais tabelas retornar de dentro do documento. Se isso lhe dá um erro na natureza da falha ao carregar a entidade externa, não se confunda: este erro foi sinalizado por muitas pessoas e foi confirmado pelo autor pacotes aqui. Você pode contornar isso usando o pacote RCurl em combinação com o pacote XML para ler em seus dados: Observe que você não quer que as seqüências de caracteres sejam registradas como fatores ou variáveis categóricas Você também pode usar o pacote httr para realizar exatamente a mesma coisa , Exceto pelo fato de que você deseja converter os objetos brutos do conteúdo de URLs para caracteres usando o argumento rawToChar: Obtendo dados de pacotes de software estatísticos em R Para os seguintes programas de software estatísticos mais avançados, existem pacotes correspondentes que você primeiro Preciso instalar para ler seus arquivos de dados em R, assim como você faz com o Excel ou JSON. Importando arquivos SPSS para R Se você for um usuário do software SPSS e estiver procurando importar seus arquivos SPSS para R, primeiro instale o pacote externo. Depois de carregar o pacote, execute a função read. spss () que está contida nele e você deve ser bom para ir Dica: se você deseja que o resultado seja exibido em um quadro de dados, certifique-se de definir o arquivo to. data. frame Argumento da função read. spss () para VERDADEIRO. Além disso, se você NÃO desejar que as variáveis com rótulos de valores sejam convertidas em fatores R com níveis correspondentes, defina o argumento use. value. labels como FALSE: Lembre-se de que fatores são variáveis que podem conter apenas um número limitado de valores diferentes . Como tal, eles são muitas vezes chamados de variáveis categóricas. Os diferentes valores de fatores podem ser rotulados e, portanto, são muitas vezes chamados de etiquetas de valor. Importando Arquivos de Stata para R Para importar arquivos de Stata, você continua usando o pacote externo: Importando Arquivos de Systat para R Se você deseja obter arquivos de Systat em R, Quer usar o pacote estrangeiro, como mostrado abaixo: Importando arquivos SAS em R Para aqueles usuários R que também querem importar arquivos SAS para R, é muito simples Para iniciantes, instale o pacote sas7bdat. Carregá-lo e, em seguida, invocar a função read. sas7bdat () contida no pacote e você é bom para ir Esta função de interesse você e você quer saber mais Visite a página Rdocumentation. Importar ficheiros do Minitab para R O seu software de escolha para fins estatísticos é o Minitab. Não procure mais se você quiser usar dados do Minitab em R Importar arquivos. mtp para R é bastante direto. Para começar, instale o pacote externo e carregue-o. Em seguida, basta usar a função read. mtp () desse pacote: Importando arquivos RDA ou RData para R Se seu arquivo de dados é aquele que você salvou em R como um arquivo. rdata, você pode lê-lo da seguinte maneira: Obtendo dados de Outras Fontes Into R Como este tutorial se concentra em importar dados de diferentes tipos de fontes, é justo mencionar também que você pode importar dados em R provenientes de bancos de dados, webscraping, etc. Importando Dados de Bancos de Dados Importando Dados de Bancos de Dados Relacionais Para Mais informações sobre como obter dados de bancos de dados relacionais em R, confira este tutorial para importar dados do MonetDB. Se, no entanto, você quiser carregar dados do MySQL em R, você pode seguir este tutorial. Que usa o pacote dplyr para importar os dados para R. Se você estiver interessado em saber mais sobre este último pacote, certifique-se de verificar DataCamps curso interativo. Que é definitivamente uma obrigação para todos que deseja usar dplyr para acessar dados armazenados fora de R em um banco de dados. Além disso, o curso também ensina como executar tarefas sofisticadas de manipulação de dados usando dplyr. Importando dados de bancos de dados não-relacionais Para obter mais informações sobre o carregamento de dados de bancos de dados não relacionais em R, como dados do MongoDB. Você pode ler este blogpost de Ainda outro blog em Computação Estatística para uma visão geral sobre como carregar dados do MongoDB em R. Importando dados através de Webscraping Você pode ler sobre como raspar dados JavaScript com R com o uso de PhantomJS eo pacote rvest Neste tutorial do DataCamp. Se você quiser usar APIs para importar seus dados, você pode facilmente encontrar um aqui. Dica: você pode conferir este conjunto de tutoriais incríveis que lidam com os conceitos básicos de webscraping. Importando dados através do pacote TM Para aqueles que estão interessados em importar dados textuais para começar a extrair textos, você pode ler no arquivo de texto da seguinte maneira depois de ter instalado e ativado o pacote tm: Então, você deve se certificar de que Você carrega esses dados como um corpus para começar corretamente: Você pode encontrar um tutorial acessível sobre o texto de mineração com R aqui. Este é apenas o começo Carregando seus dados em R é apenas um pequeno passo na sua análise de dados emocionante, manipulação e visualização viagem. DataCamp está aqui para guiá-lo através dele Se você é um novato, certifique-se de verificar os nossos tutoriais sobre a aprendizagem da máquina e histogramas. Se você já é um usuário mais avançado R, você pode estar interessado em ler o nosso tutorial sobre 15 Soluções Fáceis Para Seu Problemas Quadro Dados Em R. Além disso, não se esqueça de passar por DataCamp para ver se a nossa oferta de cursos interativos em R pode interessar You O que você achaCódigos de caracteres ASCII O conjunto de caracteres ASCII compreende apenas os códigos 0127. Os códigos 031 e 127 são caracteres de controle não imprimíveis e são mostrados na parte inferior desta página se você precisar conhecê-los. Os caracteres ASCII são exibidos aqui com um fundo verde. Os códigos 128255, juntamente com o conjunto ASCII, compõem o conjunto de caracteres Extended ASCII ou ISO Latin1. Este conjunto é tecnicamente chamado ISO-88591. Esses caracteres são exibidos aqui com um fundo amarelo. Os códigos 128159 no conjunto Latin1 são caracteres de controlo não-impressão. Caracteres 128159 como mostrado neste gráfico não pertencem ao conjunto de caracteres Latin1. Eles fazem parte do conjunto de caracteres do Windows-1252 e podem ser usados com a maioria dos aplicativos do Windows, incluindo o MS Word. Esses caracteres são exibidos aqui com um fundo azul. Eles NÃO devem ser usados diretamente em páginas da web. Se você quiser usar caracteres não ASCII em uma página da Web, use a referência de caractere numérico apropriada ou a entidade HTML. Todos esses caracteres podem ser usados em uma página da Web especificando a referência de caractere numérico ou a entidade HTML. No final da página você encontrará uma pequena tabela que mostra como o Microsoft Word usa alguns dos caracteres de controle ASCII. Mantenha o ponteiro sobre qualquer personagem nos gráficos para ver a referência de caractere numérico e a entidade HTML, se ela tiver um. Lembre-se de que os nomes de entidade HTML são sensíveis a maiúsculas e minúsculas, portanto use-os como dados aqui. Um bloco cinza sólido () indica uma posição de caractere que não é usada.
No comments:
Post a Comment