r言語データのインポートおよびエクスポートガイド：テキストファイル、CSVファイル、データベース、Webページデータを簡単に処理できます

r言語は、その強力なデータ処理機能について高く評価されており、さまざまな形式でデータをインポートおよびエクスポートするための簡潔なコマンドを提供します。深いプログラミング基盤がなくても、簡単に始めることができます。この記事では、R言語でテキストファイル、CSVファイル、データベースデータをインポートする方法と、Webサーバーにデータをアップロードする方法を示します。

新しいプログラミング言語を?qū)Wぶ必要はありません！いくつかの簡単なコマンドをマスターするだけです。

Webアプリケーションの開発に使用するプログラミング言語に関係なく、処理のためにデータをRにインポートしてから、目的の形式でエクスポートできます。

注：R言語に精通していない場合は、RとRStudioのインストールに関するSitePointの記事を最初に読むことをお勧めします。これは、基本的なコマンドとR言語の紹介を提供します。この記事のコマンドは、RSTUDIO IDEを使用せずにR端末で実行できます。ただし、ターミナルでの大規(guī)模なデータセットの処理は初心者にとってより困難な場合があるため、より良い體験にはRStudioが推奨されます。 rstudioでは、コンソールウィンドウで同じコマンドを?qū)g行できます。

テキストファイルの処理

変更されたread.tableコマンドを使用して、ローカルテキストファイルを読み取ることができます。このコマンドは主にテーブルデータの読み取りに使用されるため、デリミッターを空の文字列（ ""）に設(shè)定して、行ごとにテキストファイルを読み取ることができます。

file_contents <- read.table("<文件路徑>", sep = "")

注：では、実際のファイルパスに置き換えてください。 <文件路徑>

を設(shè)定する必要があります。このコマンドの出力は、Rのデータフレームです。 fill = TRUE

およびskipオプションを使用して段階的に読み取ることができます。たとえば、ファイルで6?10行目を読むには、次のコマンドを?qū)g行します。 nrow

connection <- file("<文件路徑>", "r")
lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 讀取第6-10行
close(connection)

csv（コンマ區(qū)切られた値）ファイルは、値によって分離されています。

read.csv

file_contents <- read.csv("<文件路徑>")

をtrueに設(shè)定する必要もあります。 header fill大きなファイルの場合、同様に行をスキップできます：

connection <- file("<文件路徑>", "r")
lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 讀取第6-10行
close(connection)

データベース接続を作成するには、個別の

RMySQL

install.packages('RMySQL')

データベースが実行されていると仮定すると、接続が確立された後にmySQLクエリを?qū)g行できます。

library('RMySQL')

ネットワークデータを読む

con <- dbConnect(MySQL(), user="<用戶名>", password="<密碼>", dbname="<數(shù)據(jù)庫名>", host="<主機名>")

# 對于在Mac上通過MAMP運行MySQL的情況，需要指定unix.socket：
# con <- dbConnect(MySQL(), user="<用戶名>", password="<密碼>", dbname="<數(shù)據(jù)庫名>", unix.socket="<socket路徑>")

# 執(zhí)行MySQL查詢并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)框中：
rs <- dbSendQuery(con, "<您的SQL查詢>")
data <- fetch(rs, n=-1)

# 完成查詢后，可以使用dbDisconnect命令斷開連接：
dbDisconnect(con)

データソースがネットワーク上にある場合、Rでオンラインファイルをどのように読み取りますか？ readコマンドで指定されたファイルパスを変更するだけです。 urlコマンドを使用して、read.csvコマンドでURLを指定する必要があります。たとえば、

file_contents <- read.table("<文件路徑>", sep = "")

connection <- file("<文件路徑>", "r")
lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 讀取第6-10行
close(connection)

file_contents <- read.csv("<文件路徑>")

connection <- file("<文件路徑>", "r")
lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 讀取第6-10行
close(connection)

install.packages('RMySQL')