将CSV文件转换为RData文件

时间:2014-07-30 14:03:12

标签: r csv rdata

请在这里忍受R新手。我正在尝试使用我自己的数据来替换精彩的flowsdata.com网站上发布的教程,以替换教程中包含的.Rdata文件。 Rdata文件“unisexCnts.RData”包含男女皆宜的名字和不同年份的使用次数:

head(unisexCnts)
        1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951
Addison    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Alexis     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0   12    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Ali        0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Alva       0    0  312  273  274  263    0  273    0  255  235  195  222    0  195    0  193  225  204  196  177  156
Amari      0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Angel      0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
        1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973
Addison    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Alexis     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0  190    0    0  325    0    0    0    0    0    0
Ali        0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0  243  219  214
Alva     177  132  159  178  145  138  131  119  119  119  127   97  107   97   83   76   83   90   84   81   58   68
Amari      0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Angel      0    0    0    0    0    0    0    0    0 1264    0    0    0    0    0    0    0 1579 2145 2488    0    0
        1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
Addison    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0  595  664
Alexis     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Ali        0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0  561  565  556  643  747  722    0  742    0    0
Alva      54   57   53   54   59   40   62    0   48    0   28    0   34    0    0    0    0    0    0    0    0   26
Amari      0    0    0    0    0    0   11    0    0    0    0    0   16    0   22    0   32    0    0    0    0    0
Angel   2561 2690 2779    0    0 3004 3108 3113 3187 2924 3100 3341 3229 3101 3532 3889 4066 4520    0    0    0    0
        1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Addison  778  889    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Alexis     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Ali        0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
Alva       0    0    0   19    0   14    0    0    0    0    0   24    0    0    0    0    0
Amari      0    0    0    0    0    0 1181 1397 1333 1299 1265 1550 1780    0    0    0    0
Angel      0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0

当我通过str()函数运行它时,我得到了以下内容:

str(unisexCnts)
 num [1:121, 1:83] 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:121] "Addison" "Alexis" "Ali" "Alva" ...
  ..$ : chr [1:83] "1930" "1931" "1932" "1933" ...

我的数据位于csv文件中,名为“boysnames.csv”:

 ,2013,2012,2011,2010,2009,2008
    Jack,764,831,840,935,1068,1151
    James,746,773,796,746,711,737
    Daniel,678,683,711,792,842,828
    Conor,610,639,709,726,776,857

我试图用my boysnames.csv的内容覆盖unisexCnts.RData。所以为了重组并让我的csv准备好被保存,我做了:

步骤1。

unisexCnts<-data <- read.csv("boysnames.csv", stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE, check.names = FALSE)

步骤2。

unisexCnts<-as.matrix(unisexCnts)

步骤3。

save(file="unisexCnts.RData")  ##save as Rdata file, overwriting the original unisexCnts.RData in the dir 

然而,我在步骤1&amp;之后得到以下内容。 2哪个与原始结构不符,任何想法/指针?

> str(unisexCnts)
 chr [1:100, 1:7] "Jack" "James" "Daniel" "Conor" "Sean" "Adam" "Ryan" "Michael" "Harry" "Noah" ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:7] "" "2013" "2012" "2011" ...

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

当您加载.csv文件时,您可以使用命令&#34; row.names&#34;

指定应成为上传数据的行名称的列。

我快速重新创建数据并使用以下代码上传:

read.csv('test.csv', stringsAsFactors = F,head = T, row.names = 1)

这可以节省您在上传数据后必须完成的工作。这为您提供了您正在寻找的数据结构:

unisexCnts = read.csv('test.csv', stringsAsFactors = F,head = T, row.names = 1)
unisexCnts = as.matrix(unisexCnts)
str(unisexCnts)
int [1:4, 1:6] 764 746 678 610 831 773 683 639 840 796 ...
- attr(*, "dimnames")=List of 2
 ..$ : chr [1:4] "Jack" "James" "Dan" "Conor"
 ..$ : chr [1:6] "X2013" "X2012" "X2011" "X2010" ...

答案 1 :(得分:1)

  

然而,我在步骤1&amp;之后得到以下内容。 2与...不匹配   原始的结构,任何想法/指针?

在原始unisexCnts中,名称被指定为行名称。这就是第一个属性

的原因
  ..$ : chr [1:121] "Addison" "Alexis" "Ali" "Alva" ...

在您的示例中复制它。您可以通过指定

将名称设置为rownames

rownames(unisexCnts) <- ListorOrVectorofNamesHere

这将使输出匹配。

这一行的原因:

 chr [1:100, 1:7] "Jack" "James" "Daniel" "Conor" "Sean" "Adam" "Ryan" "Michael" "Harry" "Noah" ...

doens匹配此行

 num [1:121, 1:83] 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 ...

是一样的。您将名称包含在实际矩阵中。在矩阵中,您只能拥有相同type的数据。通过在矩阵(名称)中包含字符数据,您将整个矩阵本身转换为字符/字符串。

摘要

从矩阵中删除名称向量并将其用作行名称,两个对象的str()将匹配。