假设您有一个CSV文件。文件的每一行都有数字,向量和日期。每个向量的元素由分号分隔。例如,此csv文件中的向量y看起来像“; 1; 2; 4; 7; 2”。矢量是不同的长度。我无法使用
读取此文件read.table()
或
read.csv()
即使尝试了类似于此处所写的内容How to read a .csv file containing apostrophes into R?。以下是CSV文件中3行的简化版本
1,6,;2;3.1;45;31.2;3,2,;1;1;1;1;1;5,10/22/1938 1:25
2,5,;1;22;12;1.4;66,7,;2;3;4;5;6;7;8;6;9,11/25/1938 1:25
3,1,;1;2;3;4;5;6;7;8;9,3.2,;1;2;3;4;5;6;7;9;10;11,11/25/1958 1:25
这里是逗号之间的空格,以使其更具可读性
1, 6, ;2;3.1;45;31.2;3, 2, ;1;1;1;1;1;5, 10/22/1938 1:25
2, 5, ;1;22;12;1.4;66, 7, ;2;3;4;5;6;7;8;6;9, 11/25/1938 1:25
3, 1, ;1;2;3;4;5;6;7;8;9, 3.2, ;1;2;3;4;5;6;7;9;10;11, 11/25/1958 1:25
每行具有相同数量的','s,行之间唯一的主要区别是矢量可以不同。请注意,有时字段可能为空。我认为输出以列表列表的形式最有意义。我正在考虑编写我自己的函数,它实际上看起来像(我对列表不是那么精通,所以我的语言可能就在这里了)
data <- empty list of a list
while (we haven't reached the end of the file){ #don't know the function to do this
temp = get first line of file #don't know the function to do this
if temp is not empty{ #don't know the function to do this
indices = which(temp==',')
indices.col = which(temp==';')
put temp[1:(indices(1)-1)] in the (counter,1) location of data;
put temp[(indices(1)+1):(indices(2)-1)] in the (counter,2) location of data;
store the vector and deal with the colons somehow in (counter,3) location of data;
}
}
是否有更简单的方法可以做到这一点,也许以我错过的方式使用read.table。我没有开始使用列表列表来执行此操作。我想基本上对形式y = mx + b进行一些回归分析,其中x是数值条目之一,y是应用于其中一个向量条目的函数的标量输出(例如sum(vector)= a *行+ b)的第一个条目。所以也许记住这一点。另请注意,可以选择让此文件使用除半冒号之外的其他字符来分隔矢量。
答案 0 :(得分:1)
使用read.csv
阅读。然后可以重新读取第3列和第5列,为每个矩阵创建一个矩阵,并用这些矩阵替换它们的列,即第3列变为矩阵,第5列也是如此,如最后str
输出所示:
Lines <- "1,6,;2;3.1;45;31.2;3,2,;1;1;1;1;1;5,10/22/1938 1:25
2,5,;1;22;12;1.4;66,7,;2;3;4;5;6;7;8;6;9,11/25/1938 1:25
3,1,;1;2;3;4;5;6;7;8;9,3.2,;1;2;3;4;5;6;7;9;10;11,11/25/1958 1:25
"
DF <- read.csv(text = Lines, header = FALSE, as.is = TRUE)
DF2 <- transform(DF,
V3 = as.matrix(read.table(text = V3, sep = ";", fill = TRUE)),
V5 = as.matrix(read.table(text = V5, sep = ";", fill = TRUE))
)
str
输出。请注意,第3列和第5列本身都是一个矩阵:
> str(DF2)
'data.frame': 3 obs. of 6 variables:
$ V1: int 1 2 3
$ V2: int 6 5 1
$ V3: num [1:3, 1:10] NA NA NA 2 1 1 3.1 22 2 45 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : NULL
.. ..$ : chr "V1" "V2" "V3" "V4" ...
$ V4: num 2 7 3.2
$ V5: int [1:3, 1:11] NA NA NA 1 2 1 1 3 2 1 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : NULL
.. ..$ : chr "V1" "V2" "V3" "V4" ...
$ V6: chr "10/22/1938 1:25" "11/25/1938 1:25" "11/25/1958 1:25"
另请注意,如果要展平它,请尝试:
DF.flat <- do.call(data.frame, DF2)
增加:如何压扁。
答案 1 :(得分:1)
仍然不确切知道你在寻找什么,这是一个建议。
从G.Grothendieck的回答开始:
### Optional cleanup to remove the leading semicolon.
### Not doing so will result in a couple of empty columns.
DF$V3 <- gsub("^;", "", DF$V3)
DF$V5 <- gsub("^;", "", DF$V5)
我建议从我的“splitstackshape”包中concat.split.multiple
,因为(1)你可以一次拆分多个列; (2)每列可以有不同的分隔符; (3)您可以选择分割数据的“宽”或“长”表示。可以使用“reshape2”包中的melt
和dcast
等工具进一步操作长格式,以便您以后可以灵活地执行其他操作。
library(splitstackshape)
concat.split.multiple(DF, c("V3", "V5"), ";")
# V1 V2 V4 V6 V3_1 V3_2 V3_3 V3_4 V3_5 V3_6 V3_7 V3_8 V3_9 V5_1
# 1 1 6 2.0 10/22/1938 1:25 2 3.1 45 31.2 3 NA NA NA NA 1
# 2 2 5 7.0 11/25/1938 1:25 1 22.0 12 1.4 66 NA NA NA NA 2
# 3 3 1 3.2 11/25/1958 1:25 1 2.0 3 4.0 5 6 7 8 9 1
# V5_2 V5_3 V5_4 V5_5 V5_6 V5_7 V5_8 V5_9 V5_10
# 1 1 1 1 1 5 NA NA NA NA
# 2 3 4 5 6 7 8 6 9 NA
# 3 2 3 4 5 6 7 9 10 11
out <- concat.split.multiple(DF, c("V3", "V5"), ";", "long")
head(out)
# V1 V2 V4 V6 time V3 V5
# 1 1 6 2.0 10/22/1938 1:25 1 2 1
# 2 2 5 7.0 11/25/1938 1:25 1 1 2
# 3 3 1 3.2 11/25/1958 1:25 1 1 1
# 4 1 6 2.0 10/22/1938 1:25 2 NA NA
# 5 2 5 7.0 11/25/1938 1:25 2 NA NA
# 6 3 1 3.2 11/25/1958 1:25 2 NA 11