Methode 1: Importeer een CSV-bestand uit een specifieke rij<\/strong><\/span><\/p>\n In dit specifieke voorbeeld worden de eerste twee regels van het CSV-bestand overgeslagen en worden alle andere regels van het bestand ge\u00efmporteerd, te beginnen met de derde regel.<\/span><\/p>\n Methode 2: Importeer een CSV-bestand waarvan de rijen aan de voorwaarde voldoen<\/strong><\/span><\/p>\n In dit specifieke voorbeeld worden alleen rijen uit het CSV-bestand ge\u00efmporteerd waarvan de waarde in de kolom ‚punten‘ groter is dan 90.<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze methoden in de praktijk kunt gebruiken met het volgende CSV-bestand met de naam my_data.csv<\/strong> :<\/span> <\/p>\n De volgende code laat zien hoe u het CSV-bestand importeert en de eerste twee regels van het bestand negeert:<\/span><\/p>\n Merk op dat de eerste twee regels (met teams A en B) werden genegeerd bij het importeren van het CSV-bestand.<\/span><\/p>\n Standaard probeert R de waarden van de volgende beschikbare rij als kolomnamen te gebruiken.<\/span><\/p>\n Om kolommen te hernoemen, kunt u de functie name()<\/strong> als volgt gebruiken:<\/span><\/p>\n Stel dat we alleen die rijen uit het CSV-bestand willen importeren waarvan de waarde in de puntenkolom groter is dan 90.<\/span><\/p>\n We kunnen hiervoor de functie read.csv.sql<\/strong> uit het sqldf-<\/strong> pakket gebruiken:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat alleen de twee regels van het CSV-bestand waarvan de waarde in de kolom \u201cpunten\u201d groter is dan 90 zijn ge\u00efmporteerd.<\/span><\/p>\n Opmerking #1<\/strong> : In dit voorbeeld hebben we het eol-<\/strong> argument gebruikt om aan te geven dat het „einde van de regel“ in het bestand wordt aangegeven met \\n<\/strong> , wat een nieuwe regel vertegenwoordigt.<\/span><\/p>\n Opmerking 2:<\/strong> In dit voorbeeld hebben we een eenvoudige SQL-query gebruikt, maar u kunt complexere query’s schrijven om rijen op nog meer voorwaarden te filteren.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe een CSV van een URL in R te lezen<\/a> U kunt de volgende methoden gebruiken om specifieke regels uit een CSV-bestand in R te lezen: Methode 1: Importeer een CSV-bestand uit een specifieke rij df <- read. csv (“ my_data.csv „, skip= 2 ) In dit specifieke voorbeeld worden de eerste twee regels van het CSV-bestand overgeslagen en worden alle andere regels van het […]<\/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":[],"class_list":["post-4112","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df <- read. csv<\/span> (\" my_data.csv<\/span> \", skip= 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (sqldf)\n\ndf <- read. csv<\/span> . sql<\/span> (\" my_data.csv<\/span> \",\n sql = \" select * from file where `points` > 90<\/span> \", eol = \" \\n<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/certain1.png\")
<\/p>\n Voorbeeld 1: Importeer een CSV-bestand uit een specifieke rij<\/strong><\/span><\/h2>\n
#import data frame and skip first two rows\n<\/span>df <- read. csv<\/span> (' my_data.csv<\/span> ', skip= 2<\/span> )\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n B X90 X28 X28.1\n1 C 86 31 24\n2 D 88 39 24\n3 E 95 34 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #rename columns\n<\/span>names(df) <- c(' team<\/span> ', ' points<\/span> ', ' assists<\/span> ', ' rebounds<\/span> ')\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n team points assists rebounds\n1 C 86 31 24\n2 D 88 39 24\n3 E 95 34 28\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Importeer een CSV-bestand waarvan de rijen aan de voorwaarde voldoen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (sqldf)\n\n#only import rows where points > 90\n<\/span>df <- read. csv<\/span> . sql<\/span> (\" my_data.csv<\/span> \",\n sql = \" select * from file where `points` > 90<\/span> \", eol = \" \\n<\/span> \")\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 \u201cA\u201d 99 33 30\n2 \u201cE\u201d 95 34 28\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe meerdere CSV-bestanden samen te voegen in R<\/a>
Een dataframe exporteren naar een CSV-bestand in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"