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好的！根据你的笔记内容，我将详细解释如何使用 readr 包中的函数来导入数据、处理数据导入过程中可能遇到的问题，以及如何将数据写入文件。以下是每个部分的详细说明和示例代码。

1. 从文件中读取数据

1.1 使用 read_csv() 读取 CSV 文件

read_csv() 是 readr 包中用于读取 CSV 文件的主要函数。它会自动猜测列类型，并处理缺失值。

基本语法

read_csv(file, col_types = NULL, locale = default_locale(), na = c("", "NA"), ...)

• file：文件路径。
• col_types：指定列类型。
• locale：设置语言环境。
• na：指定缺失值的标记。
• ...：其他参数，如 skip、comment 等。

示例

假设我们有一个名为 students.csv 的文件，内容如下：

id,name,age,meal_plan
1,John,20,"Standard"
2,Jane,22,"Premium"
3,Mike,21,"Standard"

使用 read_csv() 读取文件：

library(readr)students <- read_csv("students.csv")
print(students)

1.2 处理列名和缺失值

• 默认情况下，read_csv() 将空字符串识别为 NA。
• 如果文件中使用其他标记表示缺失值（如 N/A），可以通过 na 参数指定。

示例

students <- read_csv("students.csv", na = c("", "NA", "N/A"))
print(students)

在数据文件中，缺失值（missing values）通常用特定的标记表示。常见的缺失值标记包括空字符串（“”）、NA 或 N/A。read_csv() 函数默认将空字符串（“”）识别为缺失值（NA），但如果你的数据中使用了其他标记（如 NA 或 N/A），你需要显式地告诉 read_csv() 如何识别这些标记。

1.3 列名处理

如果列名包含空格或特殊字符，可以用反引号引用。也可以使用 janitor::clean_names() 将列名转换为蛇形命名法。

示例

library(janitor)students <- read_csv("students.csv") %>%clean_names()
print(students)

为了方便后续操作，你可以使用 janitor::clean_names() 函数将列名转换为蛇形命名法（snake_case）。蛇形命名法是一种常见的命名方式，使用下划线 _ 连接单词，而不是空格或特殊字符。

1.4 转换列类型

可以通过 mutate() 将分类变量转换为因子类型。

示例

library(dplyr)students <- students %>%mutate(meal_plan = factor(meal_plan))
print(students)

2. 其他参数

2.1 skip 参数

跳过文件开头的行（如元数据）。

示例

students <- read_csv("students.csv", skip = 2)
print(students)

2.2 comment 参数

忽略以特定字符开头的注释行。

示例

students <- read_csv("students.csv", comment = "#")
print(students)

2.3 col_names 参数

可以设置为 FALSE，让 read_csv() 自动生成列名（如 X1、X2 等），也可以手动指定列名。

示例

students <- read_csv("students.csv", col_names = c("id", "name", "age", "meal_plan"))
print(students)

3. 其他文件类型

3.1 read_csv2()：读取以分号分隔的文件

students <- read_csv2("students.csv2")
print(students)

3.2 read_tsv()：读取制表符分隔的文件

students <- read_tsv("students.tsv")
print(students)

3.3 read_delim()：读取自定义分隔符的文件

students <- read_delim("students.delim", delim = "|")
print(students)

3.4 read_fwf()：读取固定宽度字段的文件

students <- read_fwf("students.fwf", col_positions = fwf_positions(c(1, 6, 11, 16), c(5, 10, 15, 20)))
print(students)

3.5 read_table()：读取空格分隔的固定宽度文件

students <- read_table("students.table")
print(students)

3.6 read_log()：读取 Apache 日志文件

students <- read_log("students.log")
print(students)

4. 控制列类型

4.1 猜测类型

readr 通过启发式方法猜测列类型：

• 包含 TRUE、FALSE 或 NA 的列被识别为逻辑类型。
• 包含数字的列被识别为数值类型。
• 符合 ISO8601 标准的列被识别为日期或日期时间类型。
• 其他列被识别为字符串类型。

4.2 缺失值与列类型问题

如果列中包含非标准的缺失值标记（如 .），可能导致列类型被错误识别为字符类型。可以通过 col_types 参数显式指定列类型。

示例

students <- read_csv("students.csv", col_types = cols(id = col_integer(),name = col_character(),age = col_double(),meal_plan = col_factor()
))
print(students)

4.3 列类型

readr 提供了 9 种列类型：

• col_logical()：逻辑类型。
• col_double()：双精度数值类型。
• col_integer()：整数类型。
• col_character()：字符类型。
• col_factor()：因子类型。
• col_date()：日期类型。
• col_datetime()：日期时间类型。
• col_number()：宽松的数值解析器，忽略非数值部分。
• col_skip()：跳过某些列。

可以通过 cols() 函数指定默认列类型或仅读取特定列。

示例

students <- read_csv("students.csv", col_types = cols(id = col_integer(),name = col_character(),age = col_double(),meal_plan = col_factor()
))
print(students)

5. 从多个文件中读取数据

使用 read_csv() 可以一次性读取多个文件，并将它们合并到一个数据框中。

示例

假设我们有多个销售数据文件（sales1.csv、sales2.csv 等），可以使用以下代码读取并合并：

sales_files <- list.files(pattern = "sales*.csv")
sales_data <- map_dfr(sales_files, read_csv, .id = "file_name")
print(sales_data)

6. 写入文件

6.1 write_csv() 和 write_tsv()：写入 CSV 或 TSV 文件

write_csv(students, "students.csv")
write_tsv(students, "students.tsv")

6.2 write_rds() 和 read_rds()：以 R 的二进制格式保存和读取数据

write_rds(students, "students.rds")
students <- read_rds("students.rds")

6.3 arrow 包：读写 Parquet 文件

library(arrow)write_parquet(students, "students.parquet")
students <- read_parquet("students.parquet")

7. 数据输入

7.1 tibble()：按列创建数据框

students <- tibble(id = c(1, 2, 3),name = c("John", "Jane", "Mike"),age = c(20, 22, 21),meal_plan = c("Standard", "Premium", "Standard")
)
print(students)

7.2 tribble()：按行创建数据框

students <- tribble(~id, ~name, ~age, ~meal_plan,1, "John", 20, "Standard",2, "Jane", 22, "Premium",3, "Mike", 21, "Standard"
)
print(students)

8. 总结

• 使用 read_csv() 导入 CSV 文件，可以通过 col_types 参数显式指定列类型。
• 处理数据导入过程中可能遇到的问题，例如列类型猜测错误和缺失值处理。
• 使用 write_csv()、write_rds() 和 write_parquet() 将数据写入文件以供后续使用。
• 使用 tibble() 和 tribble() 手动创建数据框。

通过这些工具，你可以高效地导入、处理和保存数据，为数据分析做好准备。