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read.table 的变化样式

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2.1 read.table 的变化样式

函数 read.table 是读取矩形格子状数据最为便利的方式。因为实际可能 遇到的情况比较多,所以预设了一些函数。这些函数调用了 read.table 但改变了它的一些默认参数。

注意,read.table 不是一种有效地读大数值矩阵的方法: 见下面的 scan 函数。

一些需要考虑到问题是:

  1. 编码问题

    如果文件中包含非-ASCII字符字段,要确保以正确的编码方式读取。 这是在UTF-8的本地系统里面读取Latin-1文件的一个主要问题。 此时,可以如下处理

              read.table(file("file.dat", encoding="latin1"))     

    注意,这在任何可以呈现Latin-1名字的本地系统里面运行。

  2. 首行问题

    我们建议你明确地设定 header 参数。按照惯例,首行只有对应列的字段而 没有行标签对应的字段。因此,它会比余下的行少一个字段。 (如果需要在 R 里面看到这一行,设置 header = TRUE。) 如果要读取的文件里面有行标签的头字段(可能是空的), 以下面的方式读取

              read.table("file.dat", header = TRUE, row.names = 1)     

    列名字可以通过 col.names 显式地设定; 显式设定的名字会替换首行里面的列名字(如果存在的话)。

  3. 分隔符问题

    通常,打开文件看一下就可以确定文件所使用的字段分隔符, 但对于空白分割的文件,可以选择默认的sep = "" ( 它能使用任何空白符作为分隔符,比如空格,制表符,换行符), sep = " "或者 sep = "\t"。 注意,分隔符的选择会影响输入的被引用的字符串。

    如果你有含有空字段的制表符分割的文件, 一定要使用 sep = "\t"。

  4. 引用 默认情况下,字符串可以被 " 或 ' 括起,并且两种情况下,引号内部的字符都作为 字符串的一部分。有效的引用字符(可能没有)的设置由 参数 quote 控制。对于sep = "\n", 默认值改为 quote = ""。

    如果没有设定分隔字符,在被引号括起的字符串里面,引号需要用 C格式的逃逸方式逃逸,即在引号前面直接加反斜杠 \。

    如果设定了分隔符,在被引号括起的字符串里面,按照电子表格的习惯, 把引号重复两次以达到逃逸的效果。例如

              'One string isn''t two',"one more"     

    可以被下面的命令读取

              read.table("testfile", sep = ",")     

    这在默认分隔符的文件里面不起作用。

  5. 缺损值 默认情况下,文件是假定用 NA 表示缺损值, 但是,这可以通过参数 na.strings 改变。 参数 na.strings 是一个可以包括一个或多个 缺损值得字符描述方式的向量。

    数值列的空字段也被看作是缺损值。

    在数值列,值 NaN,Inf 和 -Inf 都可以被接受的。

  6. 尾部空字段省略的行

    从一个电子表格中导出的文件通常会把拖尾的空字段(包括它们的分隔符) 忽略掉。为了读取这样的文件,必须设置 参数 fill = TRUE。

  7. 字符字段中的空白

    如果设定了分隔符,字符字段起始和收尾处的空白会作为字段一部分看待的。 为了去掉这些空白,可以使用参数 strip.white = TRUE。

  8. 空白行

    默认情况下,read.table 忽略空白行。 这可以通过设置 blank.lines.skip = FALSE 来改变。 但这个参数只有在和 fill = TRUE 共同使用时才有效。 这时,可能是用空白行表明规则数据中的缺损样本。

  9. 变量的类型

    除非你采取特别的行动,read.table 将会为数据框的每个变量 选择一个合适的类型。如果字段没有缺损以及不能直接转换,它会按 logical, integer, numeric 和 complex 的 顺序依次判断字段类型。1如果所有这些类型都失败了, 变量会转变成因子。

    参数 colClasses 和 as.is 提供了很大的控制权。 as.is 会 抑制字符向量转换成因子(仅仅这个功能)。 colClasses运行为输入中的每个列设置需要的类型。

    注意,colClasses 和 as.is 对每 列专用, 而不是每个变量。因此,它对行标签列也同样适用(如果有的话)。

  10. 注释

    默认情况下,read.table 用 # 作为注释标识字符。 如果碰到该字符(除了在被引用的字符串内),该行中随后的内容将会被忽略。 只含有空白和注释的行被当作空白行。

    如果确认数据文件中没有注释内容,用 comment.char = "" 会比较安全 (也可能让速度比较快)。

  11. 逃逸

    许多操作系统有在文本文件中用反斜杠作为逃逸标识字符的习惯, 但是Windows系统是个例外(在路径名中使用反斜杠)。 在 R 里面,用户可以自行设定 这种习惯是否用于数据文件。

    read.table 和 scan 都有一个逻辑参数 allowEscapes。 从 R 2.2.0 开始,该参数默认为否,而且反斜杠是唯一被解释为 逃逸引用符的字符(在前面描述的环境中)。如果该参数设为是, 以C形式的逃逸规则解释,也就是控制符如 \a, \b, \f, \n, \r, \t, \v,八进制和十六进制如 \040 和 \0x2A 一样描述。任何其它逃逸字符都看着是自己,包括反斜杠。

常用函数 read.csv 和 read.delim 为 read.table 设定参数以符合英语语系本地系统中电子表格导出的CSV和制表符分割的文件。 这两个函数对应的变种 read.csv2 和 read.delim2 是针对在逗号作为小数点的国家使用时设计的2

如果 read.table 的可选项设置不正确, 错误信息通常以下面的形式显示

     Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, :             line 1 did not have 5 elements

或者

     Error in read.table("files.dat", header = TRUE) :             more columns than column names

这些信息可能足以找到问题所在,但是辅助函数 count.fields 可以进一步的深入研究问题所在。

读大的数据格子(data grid)时,效率最重要。设定 comment.char = "", 以原子向量类型(逻辑型,整型,数值型,复数型,字符型或原味型)设置每列的 colClasses ,给定需要读入的行数 nrows(适当地高估一点比不设置 这个参数好)等措施会提高效率。见下面的例子

Footnotes

[1] 通常这一步是很快的,因为 查看第一个条目可以排除大部分可能性。

[2] 译者注: 现在,R可以对 LC_NUMERIC 重新设置。你可以通过 调用 Sys.localeconv() 找到计算机当前使用的设置。


via http://www.biosino.org/R/R-doc/R-data_cn/Variations-on-read_002etable.html



2013-08-08 Rread.table

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