想要从数据集中读取行11-20 ..尝试了一些事情,但无法得到我的想法。数据集(和标题)中有44行。
> dim(read.table("smoking.dat",header=T))
[1] 44 6
从文档看起来像skip参数(skip = 10),结合nrow = 10会给我11-20行。
> read.table("smoking.dat",nrows=20,header=T)
STATE CIG BLAD LUNG KID LEUK
1 AL 18.20 2.90 17.05 1.59 6.15
2 AZ 25.82 3.52 19.80 2.75 6.61
3 AR 18.24 2.99 15.98 2.02 6.94
4 CA 28.60 4.46 22.07 2.66 7.06
5 CT 31.10 5.11 22.83 3.35 7.20
6 DE 33.60 4.78 24.55 3.36 6.45
7 DC 40.46 5.60 27.27 3.13 7.08
8 FL 28.27 4.46 23.57 2.41 6.07
9 ID 20.10 3.08 13.58 2.46 6.62
10 IL 27.91 4.75 22.80 2.95 7.27
11 IN 26.18 4.09 20.30 2.81 7.00
12 IO 22.12 4.23 16.59 2.90 7.69
13 KS 21.84 2.91 16.84 2.88 7.42
14 KY 23.44 2.86 17.71 2.13 6.41
15 LA 21.58 4.65 25.45 2.30 6.71
16 ME 28.92 4.79 20.94 3.22 6.24
17 MD 25.91 5.21 26.48 2.85 6.81
18 MA 26.92 4.69 22.04 3.03 6.89
19 MI 24.96 5.27 22.72 2.97 6.91
20 MN 22.06 3.72 14.20 3.54 8.28
> read.table("smoking.dat",nrows=10,skip=10)
V1 V2 V3 V4 V5 V6
1 AL 18.20 2.90 17.05 1.59 6.15
2 AZ 25.82 3.52 19.80 2.75 6.61
3 AR 18.24 2.99 15.98 2.02 6.94
4 CA 28.60 4.46 22.07 2.66 7.06
5 CT 31.10 5.11 22.83 3.35 7.20
6 DE 33.60 4.78 24.55 3.36 6.45
7 DC 40.46 5.60 27.27 3.13 7.08
8 FL 28.27 4.46 23.57 2.41 6.07
9 ID 20.10 3.08 13.58 2.46 6.62
10 IL 27.91 4.75 22.80 2.95 7.27
参数skip,似乎只对标题产生影响。我们可以使用read.table()来只读取第11-20行。 THX
答案 0 :(得分:1)
我没有得到同样的行为。 (而且我想你会在想要遗漏的数据中添加1。)
txt <- " STATE CIG BLAD LUNG KID LEUK
1 AL 18.20 2.90 17.05 1.59 6.15
2 AZ 25.82 3.52 19.80 2.75 6.61
3 AR 18.24 2.99 15.98 2.02 6.94
4 CA 28.60 4.46 22.07 2.66 7.06
5 CT 31.10 5.11 22.83 3.35 7.20
6 DE 33.60 4.78 24.55 3.36 6.45
7 DC 40.46 5.60 27.27 3.13 7.08
8 FL 28.27 4.46 23.57 2.41 6.07
9 ID 20.10 3.08 13.58 2.46 6.62
10 IL 27.91 4.75 22.80 2.95 7.27
11 IN 26.18 4.09 20.30 2.81 7.00
12 IO 22.12 4.23 16.59 2.90 7.69
13 KS 21.84 2.91 16.84 2.88 7.42
14 KY 23.44 2.86 17.71 2.13 6.41
15 LA 21.58 4.65 25.45 2.30 6.71
16 ME 28.92 4.79 20.94 3.22 6.24
17 MD 25.91 5.21 26.48 2.85 6.81
18 MA 26.92 4.69 22.04 3.03 6.89
19 MI 24.96 5.27 22.72 2.97 6.91
20 MN 22.06 3.72 14.20 3.54 8.28"
> read.table(text=txt,nrows=10,skip=11)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
1 11 IN 26.18 4.09 20.30 2.81 7.00
2 12 IO 22.12 4.23 16.59 2.90 7.69
3 13 KS 21.84 2.91 16.84 2.88 7.42
4 14 KY 23.44 2.86 17.71 2.13 6.41
5 15 LA 21.58 4.65 25.45 2.30 6.71
6 16 ME 28.92 4.79 20.94 3.22 6.24
7 17 MD 25.91 5.21 26.48 2.85 6.81
8 18 MA 26.92 4.69 22.04 3.03 6.89
9 19 MI 24.96 5.27 22.72 2.97 6.91
10 20 MN 22.06 3.72 14.20 3.54 8.28