一、csv的打开方式a）默认：excelb）记事本c）适用大文件：sublimed）R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置，选择相对路径还是绝对路径二、文件的读入与导出（1）文件读入1⃣️...导出txt格式：write.table(要导出的变量名,file="example.txt")⚠️注意事项：导出文件时命名最好不要与原文件相同，不然会覆盖，导致原始数据丢失（3）特殊文件的保存和加载：...保留列名和行名保留列名：header=T, 表格自带的列名会变成真正的列名。...() read.csv() read.delim()write.table() write.csv()(以下读的速度比较快，适用于大文件)readr包：read_table...("ex2.csv")图片图片data.table包：fread（）1） 非常方便，可以准确读取一些“问题文件”，例如刚刚有缺失空列的soft.txt，最好带上参数 data.table=F,可以确保产生干净的数据框
导读：R语言有许多种方法去获取数据，最常用的是读取CSV文件。 作者：Jared P. Lander 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...▲表6-1 读取大文本文件的函数及其默认参数 大文件使用read.table函数读取到内存比较慢，幸运的是有解决方案。...读取大CSV文件和其他文本文件的两个主流的函数是read_delim和fread，前者在readr包中由Hadley Wickham实现，后者在data.table包中由Matt Dowle实现。...02 fread函数 另一个读取大量数据的函数是data.table包的fread函数。第一个参数是读取的文件路径或者URL。header参数表示文件的第一行是列名，sep指定分隔符。...read_delim或者fread函数读取文件都非常快，具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。 关于作者：贾里德 P. 兰德（Jared P.
因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...fread 做基因组数据分析时，常常需要读入处理大文件，这个时候我们就可以舍弃read.table，read.csv等，使用读入速度快的fread函数 fread(input, sep=...="string",那么会从包含该字符的行开始读； select 需要保留的列名或者列号，不要其它的； drop 需要取掉的列名或者列号，要其它的； colClasses 类字符矢量...;"write.csv"，就像write.csv一样写入时间，仅仅对POSIXct有影响，as.character将digits.secs转化字符并通过R内部UTC转回本地时间。...也有不同之处，一是use.names参数，可以指定是否使用相同列名bind，二是rbindlist可以使用在不知道对象名字的情况下，比如lapply(fileNames, fread) 。
将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...比：=还快，通常和循环配合使用 至于这个操作究竟有多快，可以看一下(参照官方manual的命令），另外个人觉得最牛的三个函数是set(）,fread,和fwrite fread fread(input...跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart选项，也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读； select,需要保留的列名或者列号...，不要其它的； drop,需要取掉的列名或者列号，要其它的； colClasses，类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用，只会使一列变为更高的类型，不能降低类型； integer64,读如64..."，就像write.csv一样写入时间，仅仅对POSIXct有影响，as.character将digits.secs转化字符并通过R内部UTC转回本地时间。
R包如何使用 （1）---获取帮助 查看帮助文档：？...列名没有被正确识别！如header=F 解决办法：！看函数帮助文档！ read.table(file,header=F---表格中的第一行是否是列名！)...R语言读文件时串列了怎么办！不报错！=哑巴地雷 连续两个分隔符=空列=一切看不见的东西都会被认为是！...列名是什么 dim(soft)---维度，统计多少行多少列 colnames(soft)-----列名 rownames（）-----行名 5）将soft导出为csv write.csv(soft,file...用于读取/导出文件的R包 fread（）实现智能读取【data.table】 export（）导出【rio】 import_list---多个工作部的数据，引入
第一部分 导入数据（Importing Data） 在我们平时的研究工作中，经常使用的是逗号分隔文件（.csv文件）、制表符分隔文件（.tsv文件）和空格分隔文件（.txt文件）。...使用一般方法读取文件（也即文件名以.csv为后缀的文件） （1）读取逗号分隔文件 #通常文件第一行是题头（也称列名），逗号是文件内容的分隔符 #尤其需要注意的是在windows操作系统中文件路径需用‘/...‘来分隔 #第一个参数是读入的文件（由文件所在路径及其文件名构成） #第二个参数是指定是否将第一行作为列名，TRUE表示第一行即为列名 #第三个参数是指定分隔符 #第四个是指定行名所在的列，指定列名为“...直接高效读取以.gz结尾的压缩文件 一般在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件，但如果使用data.table包里的fread()函数则可以大大提高工作效率。...具体方法如下： #安装并加载data.table包 #使用fread()函数读取文件，这里参数和之前的一致 #唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件 install.packages(‘data.table
excel打开(直接打开)，记事本打开，或用R语言读入，读入后进行的修改不会同步到表格文件，除非导出**分隔符包括空格，逗号，制表符（tab）,csv是一个逗号分隔的纯文本文件，它的后缀没有意义，也有可能实际上是一个制表符分割的...tsv改变文件名而来的，此时用csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02的Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table...读，变量名不需要有""，文件名是真实存在的文件，要有""#直接读取如果失败，需要指定参数#ex1 文件后会发现原文件被认为没有列名，列名被当作第一行...R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2 csv("ex2.csv“",row.names = 1,check.names = F) #row.names.../则为上一级）#文件是由生成它的函数决定的，不是由后缀决定的，save为csv实际上还是一个Rdata#readr包可以实现base包中的类似功能library(data.table)#其中的fread
.csv的默认格式是表格； #2.记事本也可以打开； #3.sublime（适用大文件）打开 #4.R语言读取 #表格文件读到R语言中，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件，需重新导出...分隔符 常见的分隔符：逗号、空格、制表符（\t) 将表格文件读取到R语言中 read.table() #读取txt格式 read.csv()#读取csv格式 文件的导出 不要覆盖原文件 代码可重复 数据可重现...("ex1.txt") > ex1 文件里的第一行作为列名 图片 #2.读取ex2.csv > ex2 csv(..." 5.将soft导出为csv >write.csv(soft,file = "soft.csv") 6.将soft保存为Rdata并加载。...>save(soft,file = "soft.Rdata") >rm(list = ls()) #将环境中的所有数据清空 为了看保存的文件 >load(file = "soft.Rdata") 练习
一、读取文件 1、读取文件小tips： （1）read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟，只是方便读取某一类文件类型；报错就需要添加对应的参数。...2、读取各种类型文件 （1）TXT文件，建议使用read.delim()函数，因为它的一些默认参数比read.table()适用范围更广； （2）csv文件 1）“check.names = F”...可以让R不修改行列名字，PS：R语言中行列名字中不能有特殊字符； 2）row.names = 1”这个参数意思时不能把第一列作为行名；PS：R语言中行名不能重复，如果将有重复的A列设为行名，需要先不将...$Species) export(ls,file = "ls.xlsx") （4）fread()函数适用范围广且很智能,在读取过程中不需要添加过多参数，而且读取大文件速度快，不过读取的数据会被默认为"data.table...4、本地安装，将R包zip文件下载下来，然后放在工作路径中 devtools::install_local(“xxxx.zip”) 5、window电脑可能会存在的权限问题 6、R包不会用，有作者的第一手教程
tab separated values，空格分隔文件； 但是：纯文本文件的后缀只起提示作用，只是约定俗成，不决定其具体是什么样的东西（实际输入了什么分隔符就是什么分隔符）； 2.将表格文件读取到R语言里...一般用read.table()读取txt文件，用read.csv()读取表格文件；非要交叉使用的话读取文件时需要限定好参数； 读取失败的两种表现：报错/意外的结果 -（1）报错：no such file...#2.读取ex2.csv ex2 csv("ex2.csv") #默认中-是特殊字符，所以会被R改成. ex2 csv("ex2.csv",row.names = 1...要起新的名字生成新的文件——便于重复分析过程和重现分析结果； 4.R 特有的数据保存格式：R data -（1）R语言特有的格式，只有R可以打开，无法用其他软件打开; -（2）保存的是变量，不是表格文件...") 6.用于读取/导出文件的R包 如果一个数据用read.table读取有问题的话换一个函数或许会更方便，可选函数/包： 图片 应用实例： a=data.table::fread("",data table
T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取csv文件 #2.读取ex2.csv ex2 csv("ex2.csv") 图片...列名是什么 dim(soft) colnames(soft) 将数据框导出成表格文件 #5.将soft导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") #导出成csv格式...write.table(soft,file = "soft.txt") #导出成txt格式 图片 R特有的数据保存格式： Rdata #6.将soft保存为Rdata并加载。...将一个项目的不同结果数据存在不同的文件夹 图片 将一个项目的不同部分分别存在不同的文件夹 图片 图片 图片 # data.table包中的fread函数 soft = data.table::fread...export(b,"jimmyzhenbang.xlsx") #导出后也为多列表的xlsx文件 export(b$Sheet1,"jimmyzhenbang.csv") #可以将列表中的一部分就可以导出
安排学徒探索了一下表达量芯片的不同探针平台信息，然后学徒给我反馈了一个在他看来有意思的bug，就是在读取一个txt文件的时候会出现读不完整的情况 ： k = read.table('....）： 在Linux的shell中，可以使用几种不同的方法来输出文本文件中的指定行。...使用head和tail命令（当你知道行号在文件的前几行时）： head -n N filename.txt | tail -n 1：输出文件filename.txt的第N行，适用于行号较小的情况。...使用tac命令（从文件末尾开始计数）： tac filename.txt | grep '^[N]'：这将从文件末尾开始计数，显示倒数第N行。注意，^在正则表达式中表示行的开始，[N]是十进制数。.../GPL570-55999.txt',skip = 16) 但是它们也不是万能的哦，之前就遇到了一个单细胞转录组表达量矩阵文件，是txt或者csv格式的， 使用fread就只能读取一半的基因或者细胞。
rio包可以处理的格式包含：.csv, .feather, .json, .dta, .xls, .xlsx和谷歌在线表格。其无需指定可选的format参数，另外可以从网络下载数据。...有三种读入R的方法：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...使用readr的话，会将违规数值转换成NA，而fread()会自动将它认为是数值的列转化成字符，fread()另一特征是可以使用列名或索引来设置select参数，从而有选择的读取列。...在基础R中stringAsFactors=TRUE时才会将字符不转化为因子，而fread()和read_csv()函数默认返回字符型。...Protocol Buffers格式 谷歌的，RProtoBuf包提供了R接口。 从互联网获得数据 download.file()函数和zip()可以批量下载和解压数据。
今天的内容主要是关于生信学习的思路，另外学习了文件的读取和输出1.解决问题的正确姿势（1）检查代码和环境是代码错误？还是工作目录改变？...2.只贴报错，不贴代码，没有前因后果3.不思考，不对比，不搜索就问4.只说“不懂”，不说具体不懂的点2.csv文件的打开方式（1）双击打开，默认使用excel（2）右键打开方式，可以选择记事本打开...注意：当数据量太大时可能导致记事本崩溃（3）sublime或vscode（适用大文件，≈ 加强版记事本）3.R语言读取文件read.csv()文件读取是R语言里的数据框来源之一注意：表格文件读入到R语言里...注意：例如tsv、csv的纯文本文件的后缀没有意义，只是约定俗成，起提示作用，不起决定性作用，实际的分隔符可能是不同的，可以记事本打开之后看一下实际的分隔符4.将表格文件读入R语言，成为数据框read.csv...），check.names=F（读取时不修改列名格式），sep= （修改分隔符）5.数据框导出，成为表格文件write.csv(test,file = 'excercise.csv')write.table
文件的读取1.1 R能读取的文件格式图片1.2 .txt文件的读取常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2..."，会导致所在列数据格式变化正确使用:read.table("ex1.txt",header = T) 发现问题要从函数的帮助文档里找参数解决1.3 .csv文件的读取常见错误:read.csv("ex2....csv"),直接使用read.csv()函数会出现以下错误①列名分隔符"-"被改为"."②第1列默认被添加列名"x"图片正确使用:read.csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names...= F) 表格文件读入到R中就得到一个data.frame,在R中对data.frame的修改不会同步到表格1.4 读取非工作目录下的文件read.csv("import/gene.csv") import...数据框列中数据缺失图片错误解决方式soft 使用:soft2 <- read.table
SQL系列（三）SQL使用的旁枝末节 首先，来揭晓上期的答案。...文件 # hdfs dfs 与 hadoop fs 用法相通 hdfs dfs -ls 列出路径下的所有文件和文件夹（统计分区数量） hdfs dfs -cat 查看文件中的内容 hdfs dfs -text...查看文件中的内容 hdfs dfs -text /app/20190909/* |grep channel_id=14764618 正则查找 hdfs dfs -text /app/20190909/...* | head[tail] -n 5 展示前[后]5行 hdfs dfs -du -s -h /app/20190909/ 整体文件大小 hdfs dfs -du -s -h /app/20190909...= '2' as d -- true 字段含有null值，会导致explode丢失数据 -- 因为null造成A类型的数据丢失 select ids ,id ,dtype from
一、文件读写（R语言与外部数据的沟通） 1.csv文件的读取方式： 1) excel读取 2) 读取为文本文件 3) sublime（适用于大文件） 4) R语言读取...)的下的gene.csv 2.文件的导出 将数据框导出，成为表格文件 图片 3.R特有的数据保存格式：Rdata 是R语言特有的数据存储格式，无法用其他软件打开； 保存的是变量，不是表格文件 save...2).读取ex2.csv ex2 csv("ex2.csv") ##读取进来的文件和原文件的差别：1.行名和列名不对（行名没有正确识别，列名多了一个）；2.列名中的符号变了;...，如果有特殊字符，就会转变成.号， check.names =F 意思是不要检查和修改列名中的特殊字符。..." 5).将soft导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") ###右上角环境中刚好出现了一个soft.csv的文件，并且刚好与数据框soft中的内容一样
#读取csv格式read.csv("")#第1列作为行名，不检查列名ex2 csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names = F)一个规则：数据框不允许重复的行名...解决办法：图片#读取text格式read.table()#将第1行作为列名ex1 csv(soft,file = "soft.csv")将soft保存为Rdata并加载。.../load("../1_data_pre/xxx.Rdata")图片图片#使用前需要加载R包"data.table"a=data.table::fread("soft.txt",data.table=F...)class(a)R包rio：export函数可以保存数据到不同的工作簿aabb=list(a=a, b=b)export(aabb,"aabb.xlsx")图片
列名是什么？...>dim(soft) >colname(soft) #5 将soft导出为CSV >write.csv(soft,file="soft.csv") #6 将soft保存为Rdata并加载 >save(soft...,file="soft") 用于读取/导出文件的R包 base包（R语言打开的那一刻就可以使用的包） read.table() read.csv() read.delim() write.table()...write.csv() readr包 read_table() read_csv() read_tsv() write_table() write_csv data.table包 fread(...) rio包 #这个包比较好用 import() import_list() #读取excel中的多个工作薄 export()
多少行## [1] 4ncol(df1)#返回数值，多少列## [1] 3#名rownames(df1)#返回向量，行名## [1] "1" "2" "3" "4"colnames(df1)#返回向量，列名...## [1] "gene" "change" "score"#修改数据框就是修改向量#改行名和列名rownames(df1) r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名...colnames(df1)[2] 0,]#取出df1中#筛选test中，Species列的值为...首先考虑原因1.2，多搜索多尝试提示connection、download：网络问题提示writable、permission：权限问题，管理员方式打开R图片读取表格、fread函数input csv...)input fread("data/input.csv",header = T,row.names = 1,sep = ",")Tips：输出文件时不要覆盖原文件需要用非proj的文件夹内的文件时
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