《数据科学:R语言实现》——2.4 扫描文本文件

2.4 扫描文本文件

在之前的教程中,我们介绍了如何使用read.table和read.csv加载数据到R进程中。然而,read.table和read.csv只适用于列数固定,数据不多的情形。为了在数据处理过程中更加灵活,我们会介绍如何使用函数scan从文件中读取数据。
准备工作
在本教程中,你需要完成之前的教程,并下载snp500.csv到当前目录。
实现步骤
执行下列步骤,扫描CSV文件中的数据。
1.首先,你可以使用函数scan读取snp500.csv中的数据:

运行原理
与read.table和read.csv相比,函数scan更加灵活,数据读取也更加高效。这里,我们在what参数中,以列表的形式指定字段名和每个字段的支持类型。在这个例子中,第1个字段是字符类型,其他字段都是数值类型。因此,我们可以给Date列设定两个单(或双)引号,给其他列设定为0。然后,因为我们需要忽略列名行,并自动给字段数少于列数的任何一行添加空字段,我们可以设定skip为1,fill为True。
现在,我们可以使用内置的函数查看数据。这里,我们使用mode获取对象的类型,使用str展示数据的结构。
更多技能
某些情况下,数据是通过固定宽度分隔,而不是通过固定分隔符分隔的。为了指定每一列的宽度,你可以使用函数read.fwf。
1.首先,你可以使用download.file从作者的GitHub网页上下载weather.op:

时间: 2024-07-30 19:23:03

《数据科学:R语言实现》——2.4 扫描文本文件的相关文章

《数据科学R语言实践:面向计算推理与问题求解的案例研究法》一一2.3 数据清洗和变量格式化

2.3 数据清洗和变量格式化 本节我们考虑如何将特征矩阵列表menResMat转换为合适的格式以便于数据分析.目前,这些数据值都是字符型,这对于诸如找到参赛者年龄的中位数这样的数据分析是无益的.但是,我们可以利用as.numeric()函数很容易地将年龄转换为数值型.我们需要将整个矩阵都转换为数值型矩阵吗?事实并非如此,比如将参赛者的名字转换为数值型就毫无意义.为此,我们需要创建一个可以允许拥有不同类型变量的数据框.现在我们有6个变量:参赛者姓名.居住地.年龄以及3种类型的时间.正如刚才所说,我

2013年数据分析、数据挖掘、数据科学使用语言排行榜

 最受欢迎的语言仍然是R( KDnuggets 读者中有61%用户在用),python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间.增长最快是:Pig/Hive/Hadoop为基础的语言.R.SQL,同时perl, C/C++, 与Unix 在下降.同时我们发现,R与python用户存在一定的重叠. 之前的KDnuggets的调查主要是关注:统计与分析软件,但有时候一个全面与强大的编程语言是需要的.这也是最近一次的KDnuggets调查关注的重点,我们咨询: 在2013年中,什么样的

手把手 | 教你爬下100部电影数据:R语言网页爬取入门指南

前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长.如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源--无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语.所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得. 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地.我非常相信网页爬取是任何一个数据科学家的必备技能.在如今的世界里,我们所需的数据都在互联网上,使用它们唯一受限的是我们对数据的获取能力.有了本文的帮助,您定会克服这个困难. 网上大多数的可用数据并不容易获取.它们以非结构化的形式(HTML格式)表示,并且不能下载.因此,这便需要

《R语言数据分析》——1.2 文本文件编译测试平台

1.2 文本文件编译测试平台 从平面文件处理和导入一定规模的数据集到R还可以使用data.table包.该开发包语法格式与传统基于S的R语言不同,它也拥有大量的参考文档.页面以及针对各类数据库行为设计的令人印象深刻的优化操作的案例.我们将在本书第3章以及第4章中讨论类似应用和案例. 它提供了一个经用户优化后的R函数来处理文本文件: 相对之前的样例,数据的导入速度非常快,算法的处理结果存放在特定的data.table类中,如果有必要可以将其转换成传统的data.frame类型: 或者使用setDF

一份语言选择指南带你玩数据科学,选出你心中支持的语言

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 随着大数据时代的到来,网络每天会产生大量的数据,一些行业会对这些数据进行分析并协助企业不断地发展新业务.创建运营模式等,比如电子商务.推荐系统等.那么谁对这些大数据进行分析呢?对应的工作领域是数据科学(Data Science),该领域需要结合先进的统计知识.定量分析能力和编程能力.涉及到编程,大家都会面临一个问题,有太多的编程语言可供选择,那么哪些编程语言适合数据科学领域呢?虽然没有正确答案,但想成为一名成功的数据科

《数据科学实战手册(R+Python)》一第2章 汽车数据的可视化分析(R)

第2章 汽车数据的可视化分析(R) 数据科学实战手册(R+Python) 本章涵盖如下内容. 获取汽车燃料效率数据 为了你的第一个项目准备好R 将汽车燃料效率数据导入R 探索和描述燃料效率数据 进一步分析汽车燃料效率数据 研究汽车的产量以及车型 简介 本书介绍的第一个项目是分析汽车燃料经济数据.我们首先用R对该数据集进行分析.R常常被称为数据科学通用语言,因为它是目前最流行的统计和数据分析语言.在本书前半部分的各个章节中,你将会看到R在数据处理.建模.可视化方面的过人之处,并开发一些有用的脚本,

为何Python攀上数据科学巅峰?调查显示Python超越R

根据KDnuggets 2017年最新调查,Python生态系统已经超过了R,成为了数据分析.数据科学与机器学习的第一大语言.本文对KDnuggets的此项调查结果做了介绍,并补充了一篇文章讲解为何Python能成为数据科学领域最受欢迎的语言. Python vs R:2017 年调查结果 近日,KDnuggets 发起了一项调查,问题是: 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言.Python(以及它们的封装包),或是其他用于数据分析.数据科学与机器学习的工具? 预料之内的是,Python

R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化

R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力.特有的扩展插件可提供免费扩展,并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上. R语言是主要用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发.(也因此称为R)现在由"R开发核心团队"负责开发.R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源

为什么R语言是学习数据分析的第一选择

刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题: 不知道该先学习哪种编程语言. 不仅仅是编程语言,像Tableau,SPSS等软件系统也是同样的情况.有越来越多的工具和编程语言,很难知道该选择哪一种. 事实是,你的时间有限.学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资,因此在选择语言时需要有战略性. 很明显,一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资).然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具. 我给你的建议就是:先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前,我想强调

R语言,如何根据row的index提取矩阵?

问题描述 R语言,如何根据row的index提取矩阵? 已知1.targetmatrix <- matrix(1:100, nrow = 20),2.targetindex <- c(2, 8, 12, 15, 19) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 21 41 61 81 [2,] 2 22 42 62 82 [3,] 3 23 43 63 83 [4,] 4 24 44 64 84 [5,] 5 25 45 65 85 [6,] 6 26 46 66 86