当前位置: 首页 > news >正文

【R语言】 在读取 CSV 或 Excel 文件时的标准输出

R 在读取 CSV 或 Excel 文件时的标准输出

Rows: 678 Columns: 46

意思是:你读取的这个数据表格总共有 678 行46 列


── Column specification ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","

这表明文件使用的是 英文逗号(,)作为列的分隔符,这是标准的 CSV 格式。


dbl (46): mean, std, ...

意思是:全部 46 列的数据类型都是 dbl(double 类型),也就是连续的数值型变量。

  • dbl 是 R 中 readr 包或 readxl 包识别到的数据类型,表示 numeric
  • 如果某些列是字符串,会显示为 chr
  • 如果是逻辑值(TRUE/FALSE),会显示为 lgl

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

这两行是提示你:

  • 如果你想查看更详细的列类型定义,可以运行:

    spec(df)
    
  • 如果你不想每次读取数据都看到这个提示,可以关闭它:

    read_csv("your_file.csv", show_col_types = FALSE)
    

实用建议

  1. 如果你只是想看数据的列名和结构:

    names(df)
    str(df)
    glimpse(df)  # tidyverse推荐方式
    
  2. 如果你想看每列是否有问题(如重复、空值、异常类型):

    colSums(is.na(df))       # 查看缺失值分布
    duplicated(names(df))    # 查看是否有重复列名
    
  3. 如果你想确认 Label 列是否重复:

    which(names(df) == "Label")  # 出现的位置
    

总结表格

输出部分含义建议操作
Rows: 678数据有 678 行说明样本数量
Columns: 46数据有 46 列说明变量数量
Delimiter: ","使用逗号分隔是标准的 CSV 格式
dbl (46)所有变量都是数值型无需修改,如果有误,可自定义类型
ℹ Use spec()查看列类型详细信息推荐调试或数据检查时使用
http://www.dtcms.com/a/268605.html

相关文章:

  • 自定义简单线性回归模型
  • 【AI大模型】神经网络反向传播:核心原理与完整实现
  • 电脑电压过高的影响与风险分析
  • 轨迹优化 | 基于激光雷达的欧氏距离场ESDF地图构建(附ROS C++仿真)
  • 回溯题解——子集【LeetCode】二进制枚举法
  • ssh: Could not resolve hostname d: Temporary failure in name resolution
  • 从依赖地狱到依赖天堂PNPM
  • 01、通过内网穿透工具把家中闲置电脑变成在线服务器
  • C盘瘦身 -- 虚拟内存文件 pagefile.sys
  • (六)PS识别:源数据分析- 挖掘图像的 “元语言”技术实现
  • python list去重
  • 【Behavior Tree】-- 行为树AI逻辑实现- Unity 游戏引擎实现
  • Docker 将镜像打成压缩包将压缩包传到服务器运行
  • 物联网技术的关键技术与区块链发展趋势的深度融合分析
  • Java SE与Java EE使用方法及组件封装指南
  • 安卓10.0系统修改定制化_____安卓9与安卓10系统文件差异 有关定制选项修改差异
  • Java 并发编程中的同步工具类全面解析
  • qiankun隔离机制
  • [附源码+数据库+毕业论文]基于Spring+MyBatis+MySQL+Maven+jsp实现的高校实验室资源综合管理系统,推荐!
  • 按键开关:新型防水按键开关的特点!
  • 音频流媒体技术选型指南:从PCM到Opus的实战经验
  • 【Java面试】Https和Http的区别?以及分别的原理是什么?
  • 02 除了前面常见图表,还有许多更细分或专业的可视化类型,尤其是在特定领域(如金融、工程、生物信息等)。
  • GaussDB应用场景全景解析:从金融核心到物联网的分布式数据库实践
  • OpenCV 人脸分析----人脸识别的一个经典类cv::face::EigenFaceRecognizer
  • Oracle PL/SQL 编程基础详解(从块结构到游标操作)
  • idea 使用vscode 快捷键
  • UE 材质 变体 概念
  • ClickHouse 入门详解:它到底是什么、优缺点、和主流数据库对比、适合哪些场景?
  • 1.1_5_2 计算机网络的性能指标(下)