r Data Bahasa Import dan Panduan Eksport: Mudah memproses fail teks, fail CSV, pangkalan data dan data laman web
bahasa sangat dihormati untuk keupayaan pemprosesan data yang kuat, dan ia menyediakan perintah ringkas untuk mengimport dan mengeksport data dalam pelbagai format. Walaupun tanpa asas pengaturcaraan yang mendalam, anda boleh memulakannya dengan mudah. Artikel ini akan menunjukkan cara mengimport fail teks, fail CSV, dan data pangkalan data dalam bahasa R, dan cara memuat naik data ke pelayan web.Tidak perlu mempelajari bahasa pengaturcaraan baru! Hanya menguasai beberapa arahan mudah.
Tidak kira bahasa pengaturcaraan yang anda gunakan untuk membangunkan aplikasi web, anda boleh mengimport data ke R untuk diproses dan kemudian mengeksportnya dalam format yang dikehendaki.
Nota: Jika anda tidak biasa dengan bahasa R, disarankan untuk membaca artikel SitePoint mengenai pemasangan R dan Rstudio terlebih dahulu, yang menyediakan arahan asas dan pengenalan kepada bahasa R. Perintah dalam artikel ini boleh dijalankan di terminal R tanpa menggunakan RStudio IDE. Walau bagaimanapun, memproses dataset besar di terminal boleh menjadi lebih sukar bagi pemula, jadi RStudio disyorkan untuk pengalaman yang lebih baik. Dalam Rstudio, anda boleh menjalankan arahan yang sama dalam tetingkap konsol.
Pemprosesan Fail Teks
anda boleh menggunakan perintah yang diubahsuai untuk membaca fail teks tempatan. Oleh kerana arahan ini digunakan terutamanya untuk membaca data jadual, anda boleh menetapkan pembatas ke rentetan kosong ("") untuk membaca baris fail teks mengikut baris: read.table
file_contents <- read.table("<文件路径>", sep = "")
NOTA: AT , sila ganti dengan laluan fail sebenar anda.
. Output arahan ini ialah bingkai data dalam R. fill = TRUE
dan skip
untuk membaca langkah demi langkah. Sebagai contoh, untuk membaca baris 6 hingga 10 dalam fail, jalankan arahan berikut: nrow
connection <- file("<文件路径>", "r") lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行 close(connection)
memproses fail CSV
fail CSV (nilai yang dipisahkan koma) adalah koma yang dipisahkan oleh nilai. Anda boleh menggunakan arahan untuk membaca fail CSV: read.csv
file_contents <- read.csv("<文件路径>")
menentukan sama ada fail CSV mengandungi tajuk lajur, dan lalai adalah benar. (Ini juga boleh ditentukan semasa membaca fail teks). Jika bilangan lajur dalam baris yang berbeza tidak sama, anda juga perlu menetapkan header
ke Benar. fill
connection <- file("<文件路径>", "r") lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行 close(connection)
Menggunakan pangkalan data MySQL
Untuk membuat sambungan pangkalan data, anda memerlukan perpustakaan yang berasingan. Anda boleh memasangnya menggunakan arahan berikut: RMySQL
install.packages('RMySQL')Selepas pemasangan selesai, ia perlu diaktifkan dengan menjalankan arahan berikut:
library('RMySQL')Dengan mengandaikan pangkalan data anda sedang berjalan, anda boleh melaksanakan pertanyaan MySQL setelah sambungan ditubuhkan:
con <- dbConnect(MySQL(), user="<用户名>", password="<密码>", dbname="<数据库名>", host="<主机名>") # 对于在Mac上通过MAMP运行MySQL的情况,需要指定unix.socket: # con <- dbConnect(MySQL(), user="<用户名>", password="<密码>", dbname="<数据库名>", unix.socket="<socket路径>") # 执行MySQL查询并将数据存储到数据框中: rs <- dbSendQuery(con, "<您的SQL查询>") data <- fetch(rs, n=-1) # 完成查询后,可以使用dbDisconnect命令断开连接: dbDisconnect(con)
Baca data rangkaian
Bagaimana anda membaca fail dalam talian di R Jika sumber data anda berada di rangkaian? Hanya ubah laluan fail yang ditentukan dalam perintah read
. Anda perlu menggunakan perintah url
dan tentukan URL dalam arahan read.csv
. Contohnya:
file_contents <- read.table("<文件路径>", sep = "")Untuk pangkalan data, nama hos boleh ditukar untuk mengekstrak data dari pangkalan data pada pelayan web.
data eksport
Sama seperti dan read.csv
, anda boleh menggunakan arahan read.table
untuk mengeksport bingkai data ke fail teks atau fail CSV: write
connection <- file("<文件路径>", "r") lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行 close(connection)untuk mengeksport sebagai fail teks menggunakan pembatas yang berbeza (seperti tab), anda boleh menggunakan perintah
: write.table
file_contents <- read.csv("<文件路径>")Mengemas kini pangkalan data adalah sama mudah dan boleh dilakukan dengan melaksanakan kemas kini dan memasukkan perintah MySQL.
Carta eksport
Selepas memproses dan merancang data dalam R, anda juga boleh mengeksportnya! Perintah atau png
boleh membantu anda melakukan ini. Ia menjimatkan lukisan yang sedang aktif: jpeg
connection <- file("<文件路径>", "r") lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行 close(connection)anda boleh menyesuaikan arahan kedua untuk menyelamatkan lukisan yang dikehendaki.
data eksport ke web
Memuat naik fail terus ke web boleh menjadi agak rumit, tetapi anda boleh mengeksport data anda ke web dalam dua langkah: pertama simpan fail secara tempatan dan kemudian memuat naiknya ke web. Anda boleh memuat naik fail ke web melalui permintaan pos menggunakan R, anda boleh menggunakan pakej untuk mensimulasikan: httr
install.packages('RMySQL')Untuk maklumat lanjut, lihat Panduan Mula Pantas untuk pakej
. httr
Kesimpulan
r telah menjadi semakin popular di kalangan kakitangan dalam statistik dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dan kini adalah masa yang baik untuk mempelajari bahasa yang sangat baik ini. Ia cukup fleksibel untuk disegerakkan dengan pelbagai jenis sumber data dan mudah digunakan r tanpa mengira latar belakang anda. Semoga artikel ini membantu anda memulakan dengan R!
R Data Bahasa Import dan Eksport Soalan Lazim (Soalan Lazim)
(bahagian Soalan Lazim ditinggalkan di sini, kerana kandungan Soalan Lazim bahagian teks asalnya sangat diduplikasi dengan kandungan yang ada, yang merupakan maklumat yang berlebihan.)
Atas ialah kandungan terperinci Cara mengimport data dan hasil eksport dalam r. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tinggal maklumat mengenai trend teknologi terkini dengan surat berita pemaju teratas ini! Senarai ini menawarkan sesuatu untuk semua orang, dari peminat AI ke pemaju backend dan frontend yang berpengalaman. Pilih kegemaran anda dan menjimatkan masa mencari rel

Tutorial ini membimbing anda melalui membina saluran paip pemprosesan imej tanpa pelayan menggunakan perkhidmatan AWS. Kami akan membuat frontend next.js yang digunakan pada kluster ECS Fargate, berinteraksi dengan Gateway API, Fungsi Lambda, Bucket S3, dan DynamoDB. Th

Program perintis ini, kerjasama antara CNCF (Yayasan Pengkomputeran Native Cloud), pengkomputeran ampere, equinix metal, dan digerakkan, menyelaraskan ARM64 CI/CD untuk projek GitHub CNCF. Inisiatif ini menangani kebimbangan keselamatan dan prestasi lim


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
