Fungsi ini menggunakan sintaks dasar berikut:<\/span><\/p>\n Secara default, fungsi read.table<\/strong> mengasumsikan bahwa tidak ada baris header dalam file dan nilai dipisahkan dengan spasi.<\/span><\/p>\n Namun, Anda dapat menggunakan argumen header<\/strong> dan sep<\/strong> untuk memberi tahu R bahwa file tersebut memiliki baris header dan menggunakan pembatas yang berbeda.<\/span><\/p>\n Misalnya, Anda dapat memilih untuk menggunakan koma sebagai pembatas:<\/span><\/p>\n Contoh langkah demi langkah berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi read.table<\/strong> dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Katakanlah saya memiliki file bernama data.txt<\/strong> di desktop saya yang ingin saya baca ke dalam R sebagai blok data:<\/span> <\/p>\n Selanjutnya, mari kita gunakan read.table()<\/strong> untuk membaca file ke dalam bingkai data bernama df<\/strong> :<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa saya menentukan header=TRUE<\/strong> karena baris pertama file berisi nama kolom.<\/span><\/p>\n Saya juga tidak menentukan argumen sep<\/strong> karena data file sudah dipisahkan spasi.<\/span><\/p>\n Kemudian kita dapat melihat bingkai data untuk memastikan file telah dibaca dengan benar:<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa frame data cocok dengan data di file.<\/span><\/p>\n Kita juga dapat menggunakan fungsi class<\/strong> dan dim<\/strong> untuk memeriksa kelas frame data dan mendapatkan dimensi (jumlah baris dan jumlah kolom):<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa df<\/strong> memang merupakan bingkai data dan memiliki 7 baris dan 3 kolom.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara membaca jenis file lain di R:<\/span><\/p>\n Cara mengimpor file CSV ke R<\/a> Anda dapat menggunakan fungsi read.table untuk membaca file yang berisi data tabular di R. Fungsi ini menggunakan sintaks dasar berikut: df <- read. table (file=’ C:\\\\Users\\\\bob\\\\Desktop\\\\data.txt ‘, header= FALSE , sep = “”) Secara default, fungsi read.table mengasumsikan bahwa tidak ada baris header dalam file dan nilai dipisahkan dengan spasi. Namun, Anda dapat menggunakan argumen […]<\/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 df <- read. table<\/span> (file=' C:\\\\Users\\\\bob\\\\Desktop\\\\data.txt<\/span> ', header= FALSE<\/span> , sep = \"\")\n<\/strong><\/pre>\n df <- read. table<\/span> (file=' C:\\\\Users\\\\bob\\\\Desktop\\\\data.txt<\/span> ', header= TRUE<\/span> , sep=' ,<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n Langkah 1: Lihat file<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lecture_table1.png\")
<\/p>\n Langkah 2: Gunakan read.table() untuk membaca file ke dalam bingkai data<\/strong><\/span><\/h3>\n
#read file from Desktop into data frame<\/span>\ndf <- read. table<\/span> (file=' C:\\\\Users\\\\bob\\\\Desktop\\\\data.txt<\/span> ', header= TRUE<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Langkah 3: Lihat bingkai data<\/strong><\/span><\/h3>\n
#view data frame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n var1 var2 var3\n1 1 7 3\n2 2 3 7\n3 3 3 8\n4 4 4 3\n5 5 5 2\n6 6 7 7\n7 9 9 4\n<\/strong><\/pre>\n #check class of data frame<\/span>\nclass(df)\n\n[1] \"data.frame\"\n\n#check dimensions of data frame<\/span>\ndim(df)\n\n[1] 7 3\n<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara mengimpor file Excel ke R<\/a>
Cara mengimpor file TSV ke R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"