在R语言中，我们可以从存储在R语言环境外的文件中读取数据。 我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。 R语言可以读取和写入各种文件格式，如csv，excel，xml等。
在本章中，我们将学习从csv文件读取数据，然后将数据写入csv文件。 该文件应该存在于当前工作目录中，以便R语言可以读取它。 当然我们也可以设置我们自己的目录并从那里读取文件。
获取和设置工作目录
您可以使用getwd()函数检查R语言工作区指向的目录。 您还可以使用setwd()函数设置新的工作目录。
Get and print current working directory.
print(getwd())
Set current working directory.
setwd('/web/com')
Get and print current working directory.
print(getwd())
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
[1] '/web/com/1441086124_2016'
[1] '/web/com'
此结果取决于您的操作系统和您当前工作的目录。
输入为CSV文件
csv文件是一个文本文件，其中列中的值由逗号分隔。 让我们考虑名为input.csv的文件中出现的以下数据。
您可以通过复制和粘贴此数据使用Windows记事本创建此文件。 使用记事本中的保存为所有文件（.）选项将文件保存为input.csv。
id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Michelle,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Nina,578,2013-05-21,IT
7,Simon,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance
读取CSV文件
以下是read.csv()函数的一个简单示例，用于读取当前工作目录中可用的CSV文件 -
data <- read.csv('input.csv')
print(data)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id, name, salary, start_date, dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
分析CSV文件
默认情况下，read.csv()函数将输出作为数据帧。 这可以容易地如下检查。 此外，我们可以检查列和行的数量。
data <- read.csv('input.csv')
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
[1] TRUE
[1] 5
[1] 8
一旦我们读取数据帧中的数据，我们可以应用所有适用于数据帧的函数，如下一节所述。
获得最高工资
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
[1] 843.25
获取具有最高工资的人的详细信息
我们可以获取满足特定过滤条件的行，类似于SQL where子句。
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id name salary start_date dept
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
获取所有的IT部门员工的信息
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
retval <- subset( data, dept == 'IT')
print(retval)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
6 6 Nina 578.0 2013-05-21 IT
获得工资大于600的IT部门的人员
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
info <- subset(data, salary > 600 & dept == 'IT')
print(info)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.3 2012-01-01 IT
3 3 Michelle 611.0 2014-11-15 IT
获得2014年或之后加入的人
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date('2014-01-01'))
print(retval)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id name salary start_date dept
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
写入CSV文件
R语言可以创建csv文件形式的现有数据帧。 write.csv()函数用于创建csv文件。 此文件在工作目录中创建。
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date('2014-01-01'))
Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,'output.csv')
newdata <- read.csv('output.csv')
print(newdata)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
X id name salary start_date dept
1 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
2 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
3 5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
4 8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
这里列X来自数据集newper。 这可以在写入文件时使用附加参数删除。
Create a data frame.
data <- read.csv('input.csv')
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date('2014-01-01'))
Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,'output.csv', row.names = FALSE)
newdata <- read.csv('output.csv')
print(newdata)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
id name salary start_date dept
1 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
2 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
3 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
4 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
