R語言數據重塑和導出的方法

本篇內容介紹了“R語言數據重塑和導出的方法”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

今天跟大家簡單介紹下幾個常用的R數據操縱技巧——導入（xlsx）、導出及長寬轉換！

數據導入（xlsx）

之前寫過一篇關于R導入不同類型數據的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接從剪切板復制。

之所以當時沒有介紹xlsx是因為，excel數據文件屬于富文本類型，結構相對復雜，需要解除特殊包的支持以及java環境，當時電腦上還沒有配置合適的java環境。

后來倒騰一個上午，才算弄完（主要是因為R語言系統版本與Java環境版本需嚴格一致，否則R語言無法自動探測到Java路徑，R語言中的Rjava包便無法加載，而導入xlsx數據需要xlsx包的支持，xlsx包則需要Rjava包的支持）。

所以在導入數據之前，最好先配置好你系統內的java環境，確保其與你的R語言版本一致。

導入xlsx數據所需用到的包：

library("rJava")

library("xlsx")

library("xlsxjars")

以下是導入代碼：

data<-read.xlsx("F:\\數據可視化\\數據分析\\R\\R語言學習筆記\\數據整理\\myfile.xlsx",sheetName="file",header=T,encoding='UTF-8')

以上語法中，括號內第一個參數是路徑及文件名，sheetName="file"是指定要導入的excel工作薄內的工作表對象，如果你對工作表有命名，一定要指定名稱，如果沒有，指定為默認的工作表名稱（Sheet1、2、3），第三個參數指定導入數據文件的編碼方式（UTF-8）。

可以通過head（data）查看數據集的前6條記錄。

數據重塑（寬轉長）：

本例就按照導入的成績寬數據作為演示案例：

我們想要將以上導入的數據轉成長數據，也就是一維表（姓名、科目、分數）

加載數據重塑包：

library("reshape2")

mydata <- melt(data, id.vars = "姓名",variable.name = "科目", value.name = "成績")

長數據立馬就可以呈現出來。

可是以上情況太過理想，通常我們要面對的寬數據會很復雜：

倘若我們面臨的輸入如上所示，想要得到的結果是，姓名、姓名是兩列單獨的字段，不同科目合并成單獨的一個字段。這種結果就稍顯復雜。

不過reshape2包仍然可以輕松應對這種情況：

mydata2 <- melt(data, id.vars = c("姓名","性別"),variable.name = "科目", value.name = "成績")

只需在指定主字段時，給id.vars = c("姓名","性別")定義多組主字段就可以了，多組字段要使用逗號區隔。

數據讀出：

好了，以上數據轉換完成，現在我們要將數據導出了，以下暫且介紹兩種類型（xlsx暫不介紹，還是同樣的原因，富文本需要設定的參數太多，需要很多工具支持，目前還沒太搞明白）

導出CSV文件：

write.table (mydata2, file ="F:\\數據可視化\\數據分析\\R\\R語言學習筆記\\數據整理\\newdata.csv", sep =",", row.names =FALSE)

運行以上代碼，你的對應路徑中瞬間就多出一個名為newdata.csv的數據文件：

導出TXT文件：

write.table(mydata2,file="F:\\數據可視化\\數據分析\\R\\R語言學習筆記\\數據整理\\newdata.txt" , sep =" ", row.names =FALSE,col.names =TRUE, quote =FALSE)

sep指定變量間分隔符，默認為空格，row.names指定是否輸出行號，col.names指定是否輸出列名，quote指定是否用引號將變量包括。

跑完代碼之后，你對應的文件夾目錄下就多對出一個名為newdata的TXT格式數據文件，你可以通過導入并查看數據導入格式是否正確：

data3<-read.table("F:\\數據可視化\\數據分析\\R\\R語言學習筆記\\數據整理\\newdata.txt",header=T)

“R語言數據重塑和導出的方法”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！