it-swarm.dev

선택된 열만 읽습니다.

누구든지 아래 데이터의 해마다 처음 6 개월 (7 열) 만 읽는 방법을 알려주시겠습니까 (예 : read.table())?

Year   Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov  Dec   
2009   -41  -27  -25  -31  -31  -39  -25  -15  -30  -27  -21  -25
2010   -41  -27  -25  -31  -31  -39  -25  -15  -30  -27  -21  -25 
2011   -21  -27   -2   -6  -10  -32  -13  -12  -27  -30  -38  -29
119
StarCub

데이터가 data.txt 파일에 있다고 가정하면 read.table()colClasses 인수를 사용하여 열을 건너 뛸 수 있습니다. 여기에서 처음 7 개 열의 데이터는 "integer"이고 나머지 6 개 열은 "NULL"로 설정하여 건너 뛰어야 함을 나타냅니다.

> read.table("data.txt", colClasses = c(rep("integer", 7), rep("NULL", 6)), 
+            header = TRUE)
  Year Jan Feb Mar Apr May Jun
1 2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39
2 2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39
3 2011 -21 -27  -2  -6 -10 -32

실제 데이터 유형에 따라 "integer"에 설명 된대로 ?read.table를 허용되는 유형 중 하나로 변경하십시오.

data.txt는 다음과 같습니다.

$ cat data.txt 
"Year" "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2011 -21 -27 -2 -6 -10 -32 -13 -12 -27 -30 -38 -29

를 사용하여 만들어졌습니다

write.table(dat, file = "data.txt", row.names = FALSE)

여기서 dat은 (는)

dat <- structure(list(Year = 2009:2011, Jan = c(-41L, -41L, -21L), Feb = c(-27L, 
-27L, -27L), Mar = c(-25L, -25L, -2L), Apr = c(-31L, -31L, -6L
), May = c(-31L, -31L, -10L), Jun = c(-39L, -39L, -32L), Jul = c(-25L, 
-25L, -13L), Aug = c(-15L, -15L, -12L), Sep = c(-30L, -30L, -27L
), Oct = c(-27L, -27L, -30L), Nov = c(-21L, -21L, -38L), Dec = c(-25L, 
-25L, -29L)), .Names = c("Year", "Jan", "Feb", "Mar", "Apr", 
"May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -3L))

열 수를 미리 알 수없는 경우 유틸리티 함수 count.fields는 파일을 읽고 각 줄의 필드 수를 계산합니다.

## returns a vector equal to the number of lines in the file
count.fields("data.txt", sep = "\t")
## returns the maximum to set colClasses
max(count.fields("data.txt", sep = "\t"))
153
Gavin Simpson

데이터 세트에서 특정 열 집합을 읽으려면 몇 가지 다른 옵션이 있습니다.

1) _data.table_ 패키지에서 fread 포함 :

_data.table_ 패키지의 select에서 fread 매개 변수를 사용하여 원하는 열을 지정할 수 있습니다. 열 이름 또는 열 번호로 구성된 벡터로 열을 지정할 수 있습니다.

예제 데이터 세트의 경우 :

_library(data.table)
dat <- fread("data.txt", select = c("Year","Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun"))
dat <- fread("data.txt", select = c(1:7))
_

또는 drop 매개 변수를 사용하여 읽을 열을 표시 할 수 있습니다.

_dat <- fread("data.txt", drop = c("Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"))
dat <- fread("data.txt", drop = c(8:13))
_

모든 결과 :

_> data
  Year Jan Feb Mar Apr May Jun
1 2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39
2 2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39
3 2011 -21 -27  -2  -6 -10 -32
_

업데이트 : fread data.table 을 반환하지 않게하려면 _data.table = FALSE_- 매개 변수를 사용하십시오. fread("data.txt", select = c(1:7), data.table = FALSE)

2) sqldf- package : 에서 _read.csv.sql_ 사용

또 다른 대안은 sqldf 패키지의 _read.csv.sql_ 함수입니다.

_library(sqldf)
dat <- read.csv.sql("data.txt",
                    sql = "select Year,Jan,Feb,Mar,Apr,May,Jun from file",
                    sep = "\t")
_

3) readr- package : 의 _read_*_- 함수 사용 :

_library(readr)
dat <- read_table("data.txt",
                  col_types = cols_only(Year = 'i', Jan = 'i', Feb = 'i', Mar = 'i',
                                        Apr = 'i', May = 'i', Jun = 'i'))
dat <- read_table("data.txt",
                  col_types = list(Jul = col_skip(), Aug = col_skip(), Sep = col_skip(),
                                   Oct = col_skip(), Nov = col_skip(), Dec = col_skip()))
dat <- read_table("data.txt", col_types = 'iiiiiii______')
_

설명서에서 _col_types_와 함께 사용 된 문자에 대한 설명 :

각 문자는 하나의 열을 나타냅니다. c = 문자, i = 정수, n = 숫자, d = 이중, l = 논리, D = 날짜, T = 날짜 시간, t = 시간,? = 추측 또는 _ /-열을 건너 뛰려면

61
Jaap

이를 위해 JDBC를 사용할 수도 있습니다. 샘플 csv 파일을 만들어 봅시다.

write.table(x=mtcars, file="mtcars.csv", sep=",", row.names=F, col.names=T) # create example csv file

이 링크에서 CSV JDBC 드라이버를 다운로드하여 저장하십시오. http://sourceforge.net/projects/csvjdbc/files/latest/download

> library(RJDBC)

> path.to.jdbc.driver <- "jdbc//csvjdbc-1.0-18.jar"
> drv <- JDBC("org.relique.jdbc.csv.CsvDriver", path.to.jdbc.driver)
> conn <- dbConnect(drv, sprintf("jdbc:relique:csv:%s", getwd()))

> head(dbGetQuery(conn, "select * from mtcars"), 3)
   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1   21   6  160 110  3.9  2.62 16.46  0  1    4    4
2   21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
3 22.8   4  108  93 3.85  2.32 18.61  1  1    4    1

> head(dbGetQuery(conn, "select mpg, gear from mtcars"), 3)
   MPG GEAR
1   21    4
2   21    4
3 22.8    4
7
Rahul Premraj

쉬운 방법 :

data <- read.table("dataname.csv", header = TRUE, sep = ",")[,1:7] 
0
StatisAGV