<Data Visualization> 數據導入導出與基本處理 - R

以下是導入：
- txt 格式導入：

data<-read.table("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\myfile.txt",header=F)#TXT讀入

• CSV 格式導入：

data<-read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\myfile.csv")  #CSV數據讀入

• xlsx 格式導入

library("xlsx")
data<-read.xlsx("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\myfile.xlsx",sheetName="file",header=F,encoding='UTF-8')

• 剪切板 直接複製（容易出錯）：

data <- read.table("clipboard", header = T, sep = '\t')#直接複製

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以下是導出

• csv:

write.table(mydata2, file ="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\newdata.csv", sep =",", row.names =FALSE)

• txt

write.table(mydata2,file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\newdata.txt" , sep =" ", row.names =FALSE,col.names =TRUE, quote =FALSE)

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以下爲數據連接

• merge 的用法：
  
  • 語法：merge(x, y, by = , by.x = , by.y = , all = , all.x = , all.y = , sort = , suffixes = , incomparables = , ...)
• join函數 （plyr包）
  
  • 語法：join(x, y, by = NULL, type = "left", match = "all")
• inner_join/full_join/left_join/right_join 函數 （dplyr包）：
  
  • inner_join(x, y) ：只包含同時出現在x,y表中的行
  • left_join(x, y) ：包含所有x中以及y中匹配的行
  • right_join(x, y,by=c(“Name”=”name”)) ：包含所有y中以及x中匹配的行
  • full_join(x,y,by=c(“Name”=”name”)) ：包含所以x、y中的行
  • semi_join(x, y) ：包含x中，在y中有匹配的行，結果爲x的子集
  • anti_join(x, y) ：包含x中，不匹配y的行，結果爲x的子集，與semi_join相反