R-csv-files

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R-CSVファイル

Rでは、R環境の外部に保存されているファイルからデータを読み取ることができます。 また、オペレーティングシステムによって保存およびアクセスされるファイルにデータを書き込むこともできます。 Rは、csv、excel、xmlなどのさまざまなファイル形式を読み書きできます。

この章では、csvファイルからデータを読み取り、csvファイルにデータを書き込む方法を学習します。 Rが読み取れるように、ファイルは現在の作業ディレクトリに存在する必要があります。 もちろん、独自のディレクトリを設定し、そこからファイルを読み取ることもできます。

作業ディレクトリの取得と設定

  • getwd（）*関数を使用して、Rワークスペースが指しているディレクトリを確認できます。 setwd（）関数を使用して、新しい作業ディレクトリを設定することもできます。
# Get and print current working directory.
print(getwd())

# Set current working directory.
setwd("/web/com")

# Get and print current working directory.
print(getwd())

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

[1] "/web/com/1441086124_2016"
[1] "/web/com"

この結果は、使用しているOSと現在のディレクトリによって異なります。

CSVファイルとして入力

csvファイルは、列の値がコンマで区切られたテキストファイルです。 input.csv という名前のファイルに存在する次のデータを考えてみましょう。

このデータをコピーして貼り付けることにより、Windowsのメモ帳を使用してこのファイルを作成できます。 メモ帳の[すべてのファイルとして保存（。）]オプションを使用して、ファイルを input.csv として保存します。 

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
5,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

CSVファイルの読み取り

以下は、現在の作業ディレクトリで使用可能なCSVファイルを読み取る* read.csv（）*関数の簡単な例です- 

data <- read.csv("input.csv")
print(data)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

      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

CSVファイルの分析

デフォルトでは、* read.csv（）*関数は出力をデータフレームとして提供します。 これは次のように簡単に確認できます。 また、列と行の数を確認できます。 

data <- read.csv("input.csv")

print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

[1] TRUE
[1] 5
[1] 8

データフレームのデータを読み取った後、次のセクションで説明するように、データフレームに適用可能なすべての機能を適用できます。

最高給与を取得

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

[1] 843.25

最高給与の人の詳細を取得する

SQLのwhere句に似た特定のフィルター基準を満たす行をフェッチできます。 

# 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)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

      id    name  salary  start_date    dept
5     NA    Gary  843.25  2015-03-27    Finance

IT部門で働くすべての人々を獲得する

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

       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

給与が600を超えるIT部門の人を取得する

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

       id   name      salary   start_date   dept
1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT
3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT

2014年以降に参加した人を取得する

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")

retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

       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

CSVファイルへの書き込み

Rは、既存のデータフレームからCSVファイルを作成できます。 * write.csv（）*関数を使用して、csvファイルを作成します。 このファイルは作業ディレクトリに作成されます。 

# 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)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  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

ここで、列Xはデータセットnewperに由来します。 これは、ファイルの書き込み中に追加のパラメーターを使用して削除できます。 

# 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)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

      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
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