<\/p>\n
Nehmen wir an, ich habe eine CSV-Datei mit dem Namen data.csv<\/strong> am folgenden Speicherort gespeichert:<\/span><\/p>\n C:\\Benutzer\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/strong><\/span><\/p>\n Und gehen Sie davon aus, dass die CSV-Datei die folgenden Daten enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Es gibt drei g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, diese CSV-Datei in R zu importieren:<\/span><\/p>\n 1. Verwenden Sie read.csv von Base R<\/strong> (langsamste Methode, funktioniert aber gut f\u00fcr kleinere Datens\u00e4tze)<\/span><\/p>\n 2. Verwenden Sie read_csv aus dem readr-Paket<\/strong> (2-3-mal schneller als read.csv).<\/span><\/p>\n 3. Verwenden Sie fread aus dem data.table-Paket<\/strong> (2-3-mal schneller als read_csv).<\/span><\/p>\n Dieses Tutorial zeigt ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung jeder dieser Methoden zum Importieren der CSV-Datei in R.<\/span><\/p>\n Wenn Ihre CSV-Datei relativ klein ist, k\u00f6nnen Sie sie einfach mit der Funktion read.csv<\/strong> von Base R importieren.<\/span><\/p>\n Wenn Sie diese Methode verwenden, m\u00fcssen Sie unbedingt stringsAsFactors=FALSE<\/strong> angeben, damit R alphabetische oder kategoriale Variablen nicht in Faktoren umwandelt.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie read.csv<\/strong> verwenden, um diese CSV-Datei in R zu importieren:<\/span><\/p>\n Wenn Sie mit gr\u00f6\u00dferen Dateien arbeiten, k\u00f6nnen Sie die Funktion read_csv<\/strong> des Pakets readr verwenden:<\/span><\/p>\n Wenn Ihre CSV-Datei extrem gro\u00df ist, k\u00f6nnen Sie sie am schnellsten in R importieren, indem Sie die fread-<\/strong> Funktion im data.table-Paket verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir in jedem Beispiel doppelte Backslashes (\\\\) im Dateipfad verwendet haben, um den folgenden h\u00e4ufigen Fehler zu vermeiden:<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere Dateitypen in R importiert:<\/span><\/p>\n So importieren Sie Excel-Dateien in R<\/a> Nehmen wir an, ich habe eine CSV-Datei mit dem Namen data.csv am folgenden Speicherort gespeichert: C:\\Benutzer\\Bob\\Desktop\\data.csv Und gehen Sie davon aus, dass die CSV-Datei die folgenden Daten enth\u00e4lt: team, points, assists ‚A‘, 78, 12 ‚B‘, 85, 20 ‚C‘, 93, 23 ‚D‘, 90, 8 ‚E‘, 91, 14 Es gibt drei g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, diese CSV-Datei in R […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n team, points, assists\n'A', 78, 12\n'B', 85, 20\n'C', 93, 23\n'D', 90, 8\n'E', 91, 14\n<\/strong><\/pre>\n
data1 <- read.csv(\" C:\\\\Users\\\\Bob\\\\Desktop\\\\data.csv<\/span> \", header= TRUE<\/span> , stringsAsFactors= FALSE<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (readr)\n\ndata2 <- read_csv(\" C:\\Users\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (data.table)\n\ndata3 <- fread(\" C:\\Users\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n Methode 1: Verwenden von read.csv<\/strong><\/span><\/h3>\n
#import data<\/span>\ndata1 <- read.csv(\" C:\\\\Users\\\\Bob\\\\Desktop\\\\data.csv<\/span> \", header= TRUE<\/span> , stringsAsFactors= FALSE<\/span> )\n\n#view structure of data\n<\/span>str(data1)\n\n'data.frame': 5 obs. of 3 variables:\n $ team: chr \"'A'\" \"'B'\" \"'C'\" \"'D'\" ...\n $points: int 78 85 93 90 91\n $assists: int 12 20 23 8 14\n<\/strong><\/pre>\n Methode 2: Verwendung von read_csv<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (readr)<\/span>\n\n#import data<\/span>\ndata2 <- read_csv(\" C:\\Users\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/span> \")\n\n#view structure of data\n<\/span>str(data2)\n\n'data.frame': 5 obs. of 3 variables:\n $ team: chr \"'A'\" \"'B'\" \"'C'\" \"'D'\" ...\n $points: int 78 85 93 90 91\n $assists: int 12 20 23 8 14\n<\/strong><\/pre>\n Methode 3: Futter verwenden<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (data.table)<\/span>\n\n#import data<\/span>\ndata3 <- fread(\" C:\\Users\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/span> \")\n\n#view structure of data\n<\/span>str(data3)\n\nClasses 'data.table' and 'data.frame': 5 obs. of 3 variables:\n $ team: chr \"'A'\" \"'B'\" \"'C'\" \"'D'\" ...\n $points: int 78 85 93 90 91\n $assists: int 12 20 23 8 14<\/strong><\/pre>\n Error: '\\U' used without hex digits in character string starting \"\"C:\\U\"<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So importieren Sie TSV-Dateien in R<\/a>
So importieren Sie Zip-Dateien in R<\/a>
So importieren Sie SAS-Dateien in R<\/a>
So importieren Sie .dta-Dateien in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"