r语言txt数据读入问题

Posted 2023-05-15

reportcard<-read.table(file="D:/R/reportcard.TXT",header=true)
在读取txt文件时为什么提示Error in read.table(file = "D:/R/reportcard.TXT", header = true) :
object 'true' not found？？以下是远数据表。
card name class sex politic chinese english math
20060001 陈文章 1 男 93 89 87 85
20060002 张强 1 男 84 86 89 92
20060003 李芬 1 女 95 90 93 89
20060004 陆洋 2 男 83 78 76 86
20060005 姚舒 3 女 90 92 94 95
20060006 丁琼玉 2 女 81 84 83 78
20060007 钟达峰 2 男 78 83 75 82
20060008 朱桐 3 男 92 94 96 96
20060009 吴燕 1 女 87 91 90 94
20060010 曹斌 3 男 81 80 82 87
20060011 宋令文 3 男 88 96 97 95
20060012 杨华 2 女 95 93 92 92

参考技术A true要大写！R区分大小写。追问

那么大小写有什么限制？？

那么大小写有什么限制？？

那么大小写有什么限制？？

那么大小写有什么限制？？

追答

R语言里面只有TRUE，没有true！

本回答被提问者采纳 参考技术B header=ture 这个地方，应该是 header=TURE，一般都直接写 header=T

R语言︱文件读入读出一些方法罗列（批量xlsx文件数据库文本txt文件夹）

笔者寄语：小规模的读取数据的方法较为简单并且多样，但是，批量读取目前看到有以下几种方法：xlsx包、RODBC包、批量转化成csv后读入。

R语言中还有一些其他较为普遍的读入，比如代码包，R文件，工作空间等。

source  #读取R代码
dget    #读取R文件
load    #读取工作空间

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SPSS-STATA格式的读入包——foreign

读取其他软件的格式foreign
install.packages("foreign")
#读取SPSS stata sas
spss<-read.spss("hsb2.sav",to.data.frame=T)
stata<-read.dta("hsb2.dta")

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一、小规模数据——简单读入方式

read.table、write.table 、read.csv 、write.csv、readLine（字符型格式常用）。

常见格式：

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\\"'",
dec = ".", skip = 0,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#")

其中： file表示要读取的文件，其中有一种神级读入法（file.choose()）：

read.table(file.choose())

header来确定数据文件中第一行是不是标题；
sep指定分隔符，默认是空格； quote是引号，默认就是双引号； dec是小数点的表示，默认就是一个点； skip是确定是否跳过某些行； strip.white确定是否消除空白字符； blank.lines.skip确定是否跳过空白行； comment.char指定用于表示注释的引导符号。

在使用read.table、read.csv读取字符数据时，会发生很多问题：

1、问题一：Warning message:EOF within quoted string；     需要设置quote，read.csv("/..csv",quote = "")；

2、问题二：出现所有的数据被加入了双引号，比如“你好”，“睡觉”；                               

     解决方案：先as.character(x[1:5])，可以发现比如”\\”你好\\”“，这样的格式，就可以用sep = "\\""来解决。

其中非结构化数据，在读入的时候会出现很多分隔符的问题，

可以见博客：【R】数据导入读取read.table函数详解，如何读取不规则的数据（fill=T）

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二、数据库读入——RODBC包

RODBC包中能够基本应付数据库读入。一般数据数据库读入过程中主要有：

连接数据库（odbcConnect）、读入某张表（sqlFetch）、读某表某指标（sqlQuery）、关闭连接（close）

还有一些功能：

把R数据读入数据库（sqlSave）、删除数据库某表（sqlDrop）

#安装RODBC包
install.packages("RODBC") 
library(RODBC)
mycon<-odbcConnect("mydsn",uid="user",pwd="rply")
#通过一个数据源名称（mydsn）和用户名（user）以及密码（rply，如果没有设置，可以直接忽略）打开了一个ODBC数据库连接

data(USArrests)
#将R自带的“USArrests”表写进数据库里
sqlSave(mycon,USArrests,rownames="state",addPK=TRUE)
#将数据流保存，这时打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了
rm(USArrests)
#清除USArrests变量

sqlFetch(mycon, "USArrests" ,rownames="state")
#输出USArrests表中的内容
sqlQuery(mycon,"select * from USArrests")
#对USArrests表执行了SQL语句select，并将结果输出

sqlDrop(channel,"USArrests")
#删除USArrests表
close(mycon)
#关闭连接

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三、批量读取——xlsx包

首先尝试用R包解决。即xlsx包。

xlsx包在加载时容易遇到问题。基本都是由于java环境未配置好，或者环境变量引用失败。因此要首先配置java环境，加载rJava包。

百度了一下，网上已有很多解决方案。我主要是参考这个帖子，操作步骤为：

1、 安装最新版本的java。如果你用的R是64位的，请下载64位java。
下载地址： http://www.java.com/en/download/manual.jsp 

要安装在 C:\\Program Files\\Java 下面，win8的尤其小心不要安装为C:\\Program Files(x86)。可能是R在读取路径时，对x86这样的文件夹不大好识别吧，我第一次装在x86里，读取是失败的。

2、在R中加载环境，即一行代码，路径要依据你的java版本做出更改。
R


Sys.setenv(JAVA_HOME='C:\\\\Program Files\\\\Java\\\\jre1.8.0_45\\\\') 

之后再加载rjava包或者xlsx包就成功了。

xlsx包加载成功后，用read.xlsx就可以直接读取xlsx文件，还可以指定读取的行和段，以及第几个表，以及可以保存为xlsx文件，这个包还是很强大的。

但是这个方法存在两个问题：

1、不是所有的公司电脑都能自由的配置java环境。很多人的权限是受限的。而且有些公司内部应用是在java环境下配置的。就算你找了IT去安装java，但是一些内部应用可能会因为版本号兼容问题而出错，得小失大。

2、用xlsx包读取数据，在数据量比较小的时候速度还是比较快的。但是如果xlsx本身比较大，包含数据多，read.xlsx效率会很低，不如data.table包的fread读取快捷以及省内存。但fread函数不支持xlsx的读入。。。

（参见这篇帖子，里面对千万行数据，fread也只用了10秒左右，比常规的read.table或者read.csv至少省时一倍）

综上，由于java环境的复杂性与兼容度，还有xlsx包本身读取速度的限制，用xlsx包读取xlsx包的方法，更适合于： 

1、个人电脑，自己想怎么玩都无所谓，或者高大上的linux, mac环境 

2、数据量不会特别大，而且excel文件很干净，需要细节的操作

实际操作案例：

批量写入

#1、读取xlsx中所有的sheet表格
#如果像vector一样定义List？？——list()函数来主动定义，用data.list[[i]]来赋值
data.list<-list()
for (i in 1:2)
  data.list[[i]]=read.xlsx("C1.xlsx",i)

批量写出

#3、利用List批量读出操作
#难点：如果构造输出表格的名称——paste来构造名称
flie=list()
xlsxflie=paste(1:2,".xlsx",sep="")

for(i in 1:2)
flie[[i]]=paste("C:/Users/long/Desktop/",xlsxflie[i],sep="")
write.xlsx(data.list2[[i]],file)

其中出现了一个小错误：Error in file[[i]] : object of type 'closure' is not subsettable

这一错误是因为我写错函数名字了... file->flie（详情见：http://bbs.pinggu.org/thread-3142627-1-1.html）

主要运用了list函数，详情可见：R语言︱list用法、批量读取、写出数据时的用法

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四、批量读入XLSX文件——先转换为CSV后读入

CSV读入的速度较快，笔者这边整理的是一种EXCEL VBA把xlsx先转换为csv，然后利用read.csv导入的办法。

WPS中调用VBA需要额外下砸一个插件，

之后应用list.files以List方式读入。

#lapply读取法
filenames <- list.files("C:/Users/a.csv", pattern = ".csv",full.names = TRUE)  #变成list格式
#没有full.names = TRUE，都会出现cannot open file: No such file or directory

name=function(x) 
  read.csv(x,header=T)
  
datalist <- lapply(filenames,name)  #filenames执行name函数

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五、批量读入文件夹中的指定文件（如*.xlsx）

代码思路：先遍历文件夹（list.files），然后通过循环依次读写（read.xlsx）。

为什么lsit.files不能直接把完整数据读入文件？——需要read.xlsx这一步骤

##批量读入文件夹中的xlsx文件
#如何批量读取一个文件夹中的各种txt文件
micepath <- "C:/Users/long/Desktop"
micefiles <- list.files(micepath, pattern = "*.xlsx$", full.names = TRUE)

##文件信息放入list中
files=list()
for (i in 1:2)
  files[i]=read.xlsx(micefiles[[i]],header = F,1)

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五、批量读入文件夹中的文本文件（*.txt），并生成名称、文档数据框

——用在情感分析中情感词的打分数

代码思路：先遍历文件夹中所有txt（list.files）、构造文本读入函数（read.txt）、找文本名字（list.files）、然后生成数据框（as.data.frame）

##批量读入txt文件，并将文本放入同一个数据框
reviewpath <- "F:/R语言/R语言与文本挖掘/情感分析/数据/rawdata/review_sentiment/train2"
completepath <- list.files(reviewpath, pattern = "*.txt$", full.names = TRUE)

######批量读入文本
read.txt <- function(x) 
  des <- readLines(x)                   #每行读取
  return(paste(des, collapse = ""))     #没有return则返回最后一个函数对象

review <- lapply(completepath, read.txt)
#如果程序警告，这里可能是部分文件最后一行没有换行导致，不用担心。

######list转数据框
docname <- list.files(reviewpath, pattern = "*.txt$")
reviewdf <- as.data.frame(cbind(docname, unlist(review)), 
                          stringsAsFactors = F) 

其中，list.files（）中，full.names=T代表读入文件+信息，full.names=F代表读入文件名字。

本代码来源于书《数据挖掘之道》情感分析章节。

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六、excel的xlsx格式读取——openxlsx包

跟xlsx包可以一拼，为什么没有特别好的excel包，因为微软的软件不开源，而且内嵌设置时长变化，所以么有一款统一的好函数包，来进行读取。

library(openxlsx)
data=read.xlsx("hsb2.xlsx",sheet=1)

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七、write.table读出txt文本

write.table(data,"names",
            quote = F,row.names = FALSE, col.names = FALSE)

输出的结果可能是像excel列表一样：

id   names
1      “您好”
2      “格式”
3      “读取”

所以需要去掉行、列名，同时去掉双引号。

如果我想得到，这样格式的呢：

您好 格式 读取

需要调整ecol，默认的ecol="\\n"，就是回车，所以会造成换行，所以需要换成“\\r”，同时中间需要有空格分开，所以最终ecol="\\r\\ "用【\\+空格】来表达空格

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八 文件夹读入

文件夹读入的方式也挺多的。

第一步：获取文件夹内全文件内容

两种函数：dir()以及list.files()

 dir('C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop\\\\',pattern = "txt$")
list.files('C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop\\\\',pattern = "txt$")

同时，可以通过pattren来选择规定格式的文件内容。

第二步：生成系统路径

> paste("C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop\\\\","txt")
[1] "C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop\\\\ txt"
> file.path("C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop","txt")
[1] "C:\\\\Users\\\\long\\\\Desktop/txt"

对比两者，一般用paste来生成系统路径的时候，在最终结果，结合的地方会多一个空格，当然也可以用去空格的方式排除，但是不够好。

所以可以用file.path的方式直接生成，比较方便，而且绝对正确。

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应用一：R语言中大样本读出并生成txt文件

笔者进过分词处理之后的文本词量有3亿+个词，一下子导出成txt马上电脑就死机，报错内存不足的问题。

于是在找各种办法解决如何生成一整个TXT文件。于是就有以下比较简单的办法，可以直接实现。

步骤一：先把分词内容拆分成几个部分，输出成多个txt文件；

步骤二：用windows自带的CMD里面的指令，来生成特定的TXT文件。

详情可见（参考与百度知道）：

1、使用组合键“Win + R”打开运行窗口，输入“cmd”命令，进入命令行窗口。

2、在命令行窗口，进入需要合并的Txt文件的目录，如下图所示已进行“F:\\stock”目录。

3、确认目录正确后，输入“type *.txt >>f:\\111.txt”，该命令将把当前目录下的所有txt文件的内容输出到f:\\111.txt。

4、到此，打开合并后的f:\\111.txt，即可看到多个Txt文件都已按顺序合并到F盘的111.txt文件中。

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     应用二：R语言中，用write.csv时候，用office打开，多出了很多行？

      如果文本字符长度很大，那么就会出现内容串到下面一行的情况，譬如10行的内容，可能变成了15行。好像office默认单个单元格的字符一般不超过2500字符，超过就会给到下一行。

      所以笔者在导入5W条数据时候，多出了很多行，于是只能手动删除。

      如果用txt格式导出，用Notepad++打开是好的，但是用excel打开又多出来不少行，所以用excel打开是用代价的。

      但是由于excel是最好的导入SQL的格式，于是不得不手工删除，同时牺牲一部分的内容。

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应用三：R语言中，用tcltk读入时候，报错？

Error: OutOfMemoryError (Java): Java heap space

因为从错误信息来看，是因为你使用的报表占用太多内存（不够或者没有释放），而导致堆内存溢出。
解决方案从两个方面着手，1、加大内存如-Xmx1024m；2、检查优化代码及时释放内存

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应用四：用R语言来移动图片文件——file.copy

for (i in 1:length(selectname))
  originpath = paste(origin_source,selectname[i],sep = '')
  savepath = paste(save_path,selectname[i],sep = '')
  file.copy(originpath, save_path)

可以看到 file.copy是主要用来做移动的函数，originpath是路径名（细致到文件名称以及后缀），savepath可以是文件夹名称。