studio - Solo leer un número limitado de columnas

plot en r

Question

¿Puede alguien decirme cómo leer solo los primeros 6 meses (7 columnas) para cada año de los datos a continuación, por ejemplo, usando read.table() ?

Year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2011 -21 -27 -2 -6 -10 -32 -13 -12 -27 -30 -38 -29

Answer 1

Para leer un conjunto específico de columnas de un conjunto de datos, hay varias otras opciones:

1) Con el fread del data.table :

Puede especificar las columnas deseadas con el parámetro de fread de data.table paquete data.table . Puede especificar las columnas con un vector de nombres de columnas o columnas.

Para el conjunto de datos de ejemplo:

library(data.table)
dat <- fread("data.txt", select = c("Year","Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun"))
dat <- fread("data.txt", select = c(1:7))

De forma alternativa, puede usar el parámetro drop para indicar qué columnas no se deben leer:

dat <- fread("data.txt", drop = c("Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"))
dat <- fread("data.txt", drop = c(8:13))

Todo resulta en:

> data
Year Jan Feb Mar Apr May Jun
1 2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39
2 2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39
3 2011 -21 -27 -2 -6 -10 -32

ACTUALIZACIÓN: cuando no desee que fread devuelva una tabla de datos , use el data.table = FALSE , por ejemplo: fread("data.txt", select = c(1:7), data.table = FALSE)

2) Con read.csv.sql desde el sqldf :

Otra alternativa es la función sqldf paquete sqldf :

library(sqldf)
dat <- read.csv.sql("data.txt",
sql = "select Year,Jan,Feb,Mar,Apr,May,Jun from file",
sep = "/t")

3) Con las read_* paquete readr :

library(readr)
dat <- read_table("data.txt",
col_types = cols_only(Year = ''i'', Jan = ''i'', Feb = ''i'', Mar = ''i'',
Apr = ''i'', May = ''i'', Jun = ''i''))
dat <- read_table("data.txt",
col_types = list(Jul = col_skip(), Aug = col_skip(), Sep = col_skip(),
Oct = col_skip(), Nov = col_skip(), Dec = col_skip()))
dat <- read_table("data.txt", col_types = ''iiiiiii______'')

De la documentación una explicación para los caracteres usados ​​con col_types :

cada carácter representa una columna: c = carácter, i = número entero, n = número, d = doble, l = lógico, D = fecha, T = tiempo de fecha, t = tiempo,? = adivinar, o _ / - omitir la columna

Answer 2

Supongamos que los datos se encuentran en archivo data.txt , puede usar el argumento read.table() de read.table() para omitir columnas. Aquí, los datos en las primeras 7 columnas son "integer" y establecemos las 6 columnas restantes en "NULL" lo que indica que deben omitirse

> read.table("data.txt", colClasses = c(rep("integer", 7), rep("NULL", 6)),
+ header = TRUE)
Year Jan Feb Mar Apr May Jun
1 2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39
2 2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39
3 2011 -21 -27 -2 -6 -10 -32

Cambie "integer" a uno de los tipos aceptados como se detalla en ?read.table dependiendo del tipo de datos reales.

data.txt ve así:

$ cat data.txt
"Year" "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39 -25 -15 -30 -27 -21 -25
2011 -21 -27 -2 -6 -10 -32 -13 -12 -27 -30 -38 -29

y fue creado al usar

write.table(dat, file = "data.txt", row.names = FALSE)

donde dat es

dat <- structure(list(Year = 2009:2011, Jan = c(-41L, -41L, -21L), Feb = c(-27L,
-27L, -27L), Mar = c(-25L, -25L, -2L), Apr = c(-31L, -31L, -6L
), May = c(-31L, -31L, -10L), Jun = c(-39L, -39L, -32L), Jul = c(-25L,
-25L, -13L), Aug = c(-15L, -15L, -12L), Sep = c(-30L, -30L, -27L
), Oct = c(-27L, -27L, -30L), Nov = c(-21L, -21L, -38L), Dec = c(-25L,
-25L, -29L)), .Names = c("Year", "Jan", "Feb", "Mar", "Apr",
"May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -3L))

Si el número de columnas no se conoce de antemano, los count.fields función de utilidad.campos leerán el archivo y contarán el número de campos en cada línea.

## returns a vector equal to the number of lines in the file
count.fields("data.txt", sep = "/t")
## returns the maximum to set colClasses
max(count.fields("data.txt", sep = "/t"))

Answer 3

También puedes usar JDBC para lograr esto. Vamos a crear un archivo de muestra csv.

write.table(x=mtcars, file="mtcars.csv", sep=",", row.names=F, col.names=T) # create example csv file

Descargue y guarde el controlador CSV JDBC desde este enlace: http://sourceforge.net/projects/csvjdbc/files/latest/download

> library(RJDBC)
> path.to.jdbc.driver <- "jdbc//csvjdbc-1.0-18.jar"
> drv <- JDBC("org.relique.jdbc.csv.CsvDriver", path.to.jdbc.driver)
> conn <- dbConnect(drv, sprintf("jdbc:relique:csv:%s", getwd()))
> head(dbGetQuery(conn, "select * from mtcars"), 3)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1
> head(dbGetQuery(conn, "select mpg, gear from mtcars"), 3)
MPG GEAR
1 21 4
2 21 4
3 22.8 4