readr包使用指南

readr包是tidyverse的一部分，它提供了一种快速友好的方式来读取规则的矩形文件（如：csv，tsv，fwf等）。

安装

# The easiest way to get readr is to install the whole tidyverse:
install.packages("tidyverse")
# Alternatively, install just readr:
install.packages("readr")
# Or the the development version from GitHub:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("tidyverse/readr")

使用指南

数据读入

使用readr读取数据需要指定两个内容：

1. 整个文件的格式（csv、tsv、fwf）
2. 文件中每一列的特定属性（double、integer、numeric）

一般来说readr会自动猜测每一列的属性，并且自动赋予其最合适的数据类型

readr提供了七个read_*函数，来适应不同格式文件的读取：

• read_csv(): 逗号分隔符文件（csv）
• read_tsv(): tab分隔符文件（tsv）
• read_delim(): 自定义分隔符文件
• read_fwf(): 固定宽度的文件
• read_table(): 空格分隔符的文件,类似于read.table()
• read_log(): 读取web log 文件

这些函数运行之后返回的是一个tibble对象，是data frame的进阶版

readr比较友好的是可以对 .gz, .bz2, .xz, .zip等文件自动解压，对 http://, https://, ftp://, ftps://等链接自动进行下载

数据类型转换

readr是将数据按照字符读入，然后自行判定数据的属性。因此readr提供了parse_*和guess_parser()来判断和指定元素的属性：

判断属性

guess_parser(c("a", "b", "c"))
#> [1] "character"
guess_parser(c("1", "2", "3"))
#> [1] "double"
guess_parser(c("1,000", "2,000", "3,000"))
#> [1] "number"
guess_parser(c("2001/10/10"))
#> [1] "date"

指定属性

parse_*函数类似于as.numeric()等函数

parse_integer(c("1", "2", "3"))
#> [1] 1 2 3
parse_double(c("1.56", "2.34", "3.56"))
#> [1] 1.56 2.34 3.56
parse_logical(c("true", "false"))
#> [1]  TRUE FALSE

一般来说parse_integer和parse_double的判定方式比较严格，要求字符中不能包含除数字外的其他字符；readr提供了parse_number来更为灵活的读取数字，它会忽略掉字符串中的非数字字符。

parse_number(c("0%", "10%", "150%"))
#> [1]   0  10 150
parse_number(c("$1,234.5", "$12.45"))
#> [1] 1234.50   12.45

读取向量作为因子时，需要设定levels顺序

parse_factor(c("a", "b", "a"), levels = c("a", "b", "c"))
#> [1] a b a
#> Levels: a b c

数据属性查看

可以使用spec_*等函数查看数据整体的列的属性

x <- spec_csv(readr_example("challenge.csv"))
#> Parsed with column specification:
#> cols(
#>   x = col_double(),
#>   y = col_logical()
#> )

注意：readr默认只查看数据的前1000行，当后续数据的属性发生变化时，是不能检测到的，因此如果查看全局属性，需要添加参数guess_max

对于特定的tibble对象，则使用spec()查看

spec(df1)
#> cols(
#>   x = col_double(),
#>   y = col_logical()
#> )
spec(df2)
#> cols(
#>   x = col_double(),
#>   y = col_date(format = "")
#> )

更改默认属性

在读取数据时，可以使用col_type参数手动设置每列数据的属性

df3 <- read_csv(
  readr_example("challenge.csv"), 
  col_types = cols(
    x = col_double(),
    y = col_date(format = "")
  )
)

常用的属性设置和缩写如下：