readr

    0

    1답변

    큰 csv 파일 (17m 행)을 R에 가져 오는 데 문제가 있습니다. readr::read_csv과 data.table::fread을 모두 사용해 보았습니다. . 이는 열 중 하나에 쉼표가 포함 된 텍스트가 있기 때문입니다. readLines으로 파일을 읽을 때, 텍스트 내의 쉼표는 이중 백 슬래시 앞에 있으므로 무시해야한다는 것을 알 수 있습니다. 그러나

    0

    2답변

    데이터 세트의 마지막 몇 개의 열에 대한 헤더 행이 누락 된 파일에 대해 read_tsv를 사용할 때 문제가 발생했습니다. reader는 경고/문제로 어떤 일이 발생했는지 알려주지 만, 여기에 표시되는 것처럼 readr가 이러한 경우를 처리하는 방식에 반하는 것 같습니다. https://github.com/tidyverse/readr/issues/189 위

    0

    1답변

    readr 패키지를 사용하여 zip 파일을 읽으려고합니다. 원래의 CSV 파일에는 170 개의 열이 있습니다. 같은 R로 zip 파일을 읽을 수있는 일반 read.table 기능을 사용하는 경우 은 여분의 열이 추가되지 않습니다 : 나는 다음과 같은 read_table 이것을 재현 해 봅니다 data1 <- read.table(unz(zip_file,csv

    1

    1답변

    Tidyverse에는 멋진 Readr이 있으며 parse_date, parse_*, parse_factor 및 guess_parser과 같이 다양한 구문 분석 명령이 있습니다. 나는 로마 숫자의 측면에서 다음과 같은 사용자 정의 month-year 형식이되도록 > emptyOffices$Month [1] " II/90" " I/91" " II/91" "

    0

    1답변

    시나리오 : 섹션에 데이터가있는 CSV 파일이 있습니다 (예 : [차량 데이터] MPG, CYL, DISP, HP drat, 중량, qsec, VS, AM, 기어, 수화물 21,6,160,110,3.9,2.62,16.46 , 0,1,4,4 21,6,160,110,3.9,2.875,17.02,0,1,4,4 22.8,4,108,93,3.85,2.32,18.61

    0

    2답변

    어떻게 fwf가있는 파일의 벡터를 데이터 프레임으로 읽을 수 있습니까? 지금은 두 가지 방법을 생각할 수 있지만 실제로는 더 좋은 방법이 있어야한다고 생각합니다. 어떤 생각이라도 감사합니다. 사용 data.frame() + substring(). 그것은 일을하지만 데이터가 "불규칙적"이라면 쉽게 일반화 할 수 없습니다 (아래 블록과 같은 블록). 나는 대답

    2

    1답변

    readr을 사용하여 IBM Cognos 8에서 생성 한 csv 파일을 r으로 읽으려고합니다. 예 재현성을 위해 첨부 파일 : Example csv file 다음 파이썬 코드가 작동 : 나는 R에 다음을 시도했습니다 df = pd.read_table('csv_test.csv', encoding = 'utf-16') , 그리고 그들 중 누구도 올바른 결과

    0

    1답변

    사람이 읽기 쉽도록 파일에 공백을 복제하는 경우가 있습니다. 그러나 판독기의 read_delim은이 사용 사례를 처리 할 수 ​​없습니다. 가용 스루풋에서 예 출력 : FID IID PHENO CNT CNT2 SCORE 0 ERR1136327 -9 2000 417 -0.000263553 0 ERR1136328 -9 2808 755

    2

    1답변

    텍스트 파일을 R에 업로드하면 텍스트가 잘리고 나옵니다. 정확한 수를 얻을 수 없습니다. 내가 사용해야만하는 또 다른 명령이 있습니까? 그래서 전체 텍스트 파일을 읽습니다. library(stringr) > readr::read_file("Apple_Wikipedia.txt") [1] "Apple Inc. is an American multination

    1

    2답변

    라이브러리 (readr) 및 read_csv() 함수에 대한 R에서 가장 좋아하는 점은 거의 항상 데이터의 열 유형을 올바른 클래스로 설정한다는 것입니다. 그러나 현재 데이터가 명확하게 숫자 인 경우에도 모든 문자 클래스의 데이터 프레임으로 데이터를 반환하는 R의 API를 사용하고 있습니다. 일부 스포츠 데이터가 예를 들어이 dataframe을 보자 : d