R Lea CSV

R Lea CSV
Un archivo CSV es un documento simple que puede contener una lista de datos separados por comas. Estos archivos se usan con frecuencia para la transferencia de datos entre aplicaciones. Los archivos CSV son comúnmente compatibles con bases de datos y gerentes de contacto. El objetivo es exportar datos sofisticados de una aplicación a un archivo CSV, que luego se puede importar a otra aplicación. Aprenderemos la forma de leer el contenido de un archivo CSV en este artículo. R debería poder leer el archivo si se coloca en el directorio ocupado actual. Podemos, por supuesto, crear nuestro nuevo directorio y leer los archivos de documentos desde allí también. R nos permite leer contenido de archivos que no están en el entorno R. R El lenguaje de programación puede leer y componer varios tipos de archivos, incluidos CSV, Excel y XML.

¿Cuál es el archivo CSV en el lenguaje de programación R en Ubuntu 20?.04?

El formato de archivo CSV (valores separados por coma) es una forma común de guardar datos tabulares en hojas de cálculo y bases de datos. Un archivo CSV es un documento de texto sin formato que contiene datos tabulares (entero y texto). La línea respectiva en el archivo se relaciona con un registro de datos. La coma se utiliza como un separador de campo, que le da a este formato de archivo su nombre. En el lenguaje de programación R, hay un módulo inherente llamado CSV que le permite operar con archivos CSV. La función para leer un archivo CSV en el lenguaje de programación R tiene la siguiente sintaxis.

Leer.CSV ("file_name")

La lectura.csv () es un método de contabilidad para leer.tabla () que usa una coma como separador. La primera línea del archivo de entrada como encabezado para los nombres de la columna de la tabla dada. Como efecto, es una opción tremenda para leer archivos CSV.

Cómo leer el archivo CSV en el lenguaje de programación R en Ubuntu 20.04?

En muchos casos, la lectura de datos de un archivo CSV es esencial cuando se ejecuta Analytics usando R. Cuando se trata de leer archivos CSV, R es extremadamente confiable. Para esto, necesitamos algunos datos para leer, escribir o alterar datos en R. Aquí, tenemos algunas ilustraciones de cómo crear un archivo CSV y leerlo. Además, hemos realizado las diversas operaciones en el archivo CSV que leen que los datos específicos del archivo CSV en el lenguaje R de secuencia.

Ejemplo 1: Crear el archivo CSV en R en Ubuntu 20.04

Hemos establecido el marco de datos de los registros de los empleados con los detalles de algunos empleados. Entonces, guarda esto en el EMP.archivo CSV.

Ejemplo 2: Leer del archivo CSV en R en Ubuntu 20.04

La lectura.La función CSV () en R puede leer el texto completo de un archivo CSV como marco de datos. El archivo CSV a leer debe estar en el directorio de trabajo o el directorio debe establecerse adecuadamente en R utilizando la función setwd (). La lectura.La función CSV () también puede leer un archivo CSV a través de una URL.

Como arriba, hemos definido la variable como emp_data. El emp_data se asigna con la lectura.función CSV donde se da el nombre del archivo. Como tenemos archivo emp.CSV presente en nuestro directorio actual, R puede interpretar fácilmente este archivo. Una vez, el comando de impresión se da en el indicador R. Muestra el contenido del archivo CSV en forma tabular.

Ejemplo 3: evaluó el archivo CSV en R en Ubuntu 20.04

La lectura.La función CSV () produce una trama de datos como salida predeterminada. Aquí hay un enfoque rápido para verificar esto. La frecuencia de las columnas y filas de cuadros de datos de archivos CSV también se puede verificar.

Dentro del comando de impresión, hemos llamado una función ncol para las columnas y nrow para las filas. Estas funciones se pasan con la variable Emp_Data del ejemplo anterior que tiene contenido completo del archivo CSV. La salida generó el número de columnas y filas dentro del EMP.archivo CSV. En la función, el encabezado se establece primero en verdadero de forma predeterminada. Esto se debe a que el número de filas no incluye la cabeza; Este CSV tiene cinco columnas y ocho filas.

Ejemplo 4: Lea el valor min del archivo CSV en R en Ubuntu 20.04

Los datos de CSV se pueden usar para aplicar funciones de agregador (.). El signo $ se usa para aplicar la función min () a la columna.

Para los datos variables, hemos leído primero el archivo CSV. Luego, tenemos una función min () aplicada a la columna EMP_DATA. El emp_data devolvió la financiación del valor mínimo del archivo CSV. Allí tenemos una segunda consulta que obtendrá el valor máximo de la columna específica del archivo CSV emp_data.

Estamos leyendo el valor máximo del EMP.Archivo CSV utilizando la función MAX en la columna EMP_SALARY. Esta función generará el salario máximo del EMP.mesa CSV.

Ejemplo 5: Lea el archivo CSV y cree el archivo CSV de subconjunto en R en Ubuntu 20.04

La función Subset () en R se puede usar para extraer el resultado correspondiente de las consultas SQL en el contenido de CSV. Se pueden ejecutar diferentes consultas a través de la función al mismo tiempo, cada una separada por un operador lógico. En R, el resultado se guarda como un marco de datos.

De la lectura.función CSV que se almacena dentro de los datos variables, hemos leído el EMP.Información de CSV. La variable new_csv se establece donde hemos llamado la función de subconjunto y a la función de subconjunto, hemos aplicado la condición. El subconjunto de datos producido se guarda como un marco de datos que cumple con las condiciones establecidas en los argumentos de la función. En el marco de datos resultante, se conservan los números de fila.

Conclusión

Este artículo explica cómo leer de los archivos CSV. Las funciones en R, son extensas. La lectura.La función CSV () en R nos proporciona leer un archivo CSV que se encuentra actualmente en nuestro directorio de trabajo. La lectura.La función csv () toma un nombre de archivo como argumento y devuelve todos los registros contenidos en él. Con las operaciones de CSV, hemos visto cómo crear y leer desde archivos CSV en R. Las consultas SQL también se aplican al archivo CSV que decía las columnas específicas en condiciones satisfactorias.