从零开始学R数据分析,数据概览

对于统计学专业的学生,对于R软件的使用并不陌生,堪称数理统计软件的标配,R软件也可以做数据处理和数据分析 , 虽说职场工作对于R软件使用不多,但是R软件绝对是科研人数据分析的最爱 。
本文主要讲解获取数据后,如何对于数据的整体情况做预览 , 包括数据导入、数据表查看、数据导出等功能,下面一起来学习 。

示例工具:R x64 3.5.3、RStudio
本文讲解内容:数据概览
适用范围:数据导入、导出、概览


从零开始学R数据分析,数据概览

R软件读取数据文件,这里主要介绍三种文件的读取,分别是文本文件读取、csv文件读取、xlsx文件读取 。
一、数据读取与生成
1.纯文本文件
读纯文本文件使用的是read.table()函数,read.table()函数的参数如下所示 。
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = ""'",row.names, col.names,nrows = -1,skip = 0, encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
file是读入数据的文件名,header=TRUE表示所读数据的第一行为变量名 , sep是数据分隔的字符,row.names, col.names对于行名和列名可以指定命名,skip表示读数据时跳过的行数,使用ead.table()函数导入文本数据如下所示,指定分隔符为逗号,第一行作为变量名 。
df <- read.table("C:\Users\尚天强\Desktop\R数据集\data.txt",sep = ",",header=TRUE)df
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2.CSV文件
读CSV文件跟读文本文件的参数一样 , 参数如下所示 。
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = """,dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "")
这里直接使用read.csv读?。鲜嵌汉欧指粽饫锟梢圆恍?。
df1 <- read.csv("C:\Users\尚天强\Desktop\R数据集\data.csv")df1
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3.XLSX文件
R读取Excel数据,需要安装readxl包,安装完成才能加载使用 。
#安装包install.packages("readxl")#进行加载包library(readxl)
安装完成readxl包后 , 使用read_excel命令即可导入数据 。
df2=read_excel("C:\Users\尚天强\Desktop\R数据集\data.xlsx")df2
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4.生成数据表
生成数据表使用data.frame命令,与之前pandas生成数据表类似,生成的数据表如下 。
#手动创建数据表data<-data.frame(ID=c("c001","c002","c003","c004","c005","c006","c007","c008","c009","c0010"),NAME=c("Rmesh","Khilan","Kaushik","Chaitali","Hardik","Komal","Tom","Muffy","Susan","Kevin"),AGE=c(23,20,23,25,27,24,26,31,26,30),ADDRESS=c("Ahmed","Delhi","Kota","Mumbai","Bhopal","MP-A","MP-B","Indore","JP-No.1","JP-No.2"),SAL=c(2000,1500,2000,NA,8500,NA,5500,9500,NA,900))
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二、数据概览
1.数据维度
#查看数据维度dim(data)
数据的维度为10行5列 。
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2.查看数据表
#查看数据表fix(data)
调用fix函数,会出现交互模式 , 对于其中的一些数据和变量名进行修改,使用起来跟EXCEL一样方便 。
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3.查看特定列的格式
使用typeof函数查看数据格式,其中ID、NAME、ADDRESS为字符类型 , AGE、SAL为数值类型 。
typeof(data$ID)typeof(data$NAME)typeof(data$AGE)typeof(data$ADDRESS)typeof(data$SAL)
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4.查看空值
Is.na函数用于检查R中的空值,当返回的结果为True时 , 说明数据有空值,返回的结果为False时 , 说明数据没有空值,以下可以看到数据有3个空值 。
#查看空值is.na(data)
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查看具体某一列是否有空值 , 可以单独索引那一列,然后使用Is.na函数 。
#查看单列的空值is.na(data$SAL)
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计算某一列有几个空值 , 可以先判断是否为空值,然后使用length函数计算其个数 , 听过计算可以得出SAL列有3个空值 。
#判断并计算某一列有几个空值length(data$SAL[is.na(data$SAL)==TRUE])
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5.查看唯一值
unique()函数用于查看数据表的唯一值,功能与EXCEL中去除重复值的功能一致 。
#查看数据表的唯一值(删除重复值)unique(data)
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对于单列去除重复值 , 可以将那一列索引出来,然后使用unique()函数去除重复值 。
#查看数据表中SAL列的唯一值unique(data$SAL)
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6.查看数据表数值
R中有多个函数用来查看数据表中的数据 , 包括数据的范围、数据的极值等,下面的代码用于查看数据范围与极值的范围 。
#查看数据范围range(data$AGE)#查找最小值min(data$AGE)#查看最小值最在的行位置which.min(data$AGE)#查找最大值max(data$AGE)#查看最大值所在的行位置which.max(data$AGE)
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7.查看列名称
names()函数查看数据表中的列名称 。
names(data)
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8.数据预览
head()函数用来查看数据表中的前N行数据 , 默认显示前10行数据,可以自己设置参数n的值来确定查看的行数 。
#查看前5行head(data,n = 5)
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tail函数与head()函数相反,用来查看数据表中后N行的数据,默认显示后10行数据,可以自己设置参数n的值来确定查看的行数 。
#查看后3行tail(data,n=3)
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三、数据导出
1.导出为csv文件
#输出到csv格式文件write.csv(x = data,file = "C:\Users\尚天强\Desktop\out_table.csv",row.names = FALSE)
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2.导出为txt文件
【从零开始学R数据分析,数据概览】#输出到txt格式文件write.table(x=data,file = "C:\Users\尚天强\Desktop\out_txt.txt",sep = ",",row.names = FALSE)
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