R：是否可以将数据“复制/粘贴”到 R 中？ [复制]答案

【问题标题】：R: Is it possible to 'copy/paste' data into R? [duplicate]R：是否可以将数据“复制/粘贴”到 R 中？ [复制]
【发布时间】：2021-10-20 18:56:15
【问题描述】：

我正在使用 R 编程语言。假设我在 Internet 浏览器中看到以下格式的数据（例如在 stackoverflow 问题上）：

weight   height age
1  2998.958 15.26611  53
2  3002.208 18.08711  52
3  3008.171 16.70896  49
4  3002.374 17.37032  55
5  3000.658 18.04860  50
6  3002.688 17.24797  45
7  3004.923 16.45360  47
8  2987.264 16.71712  47
9  3011.332 17.76626  50
10 2983.783 18.10337  42
11 3007.167 18.18355  50
12 3007.049 18.11375  53
13 3002.656 15.49990  42
14 2986.710 16.73089  47
15 2998.286 17.12075  52

问题：是否可以将这些数据带入R并直接将这些数据制成数据框（无需重新格式化，或最小重新格式化）？

显然，下面的语句是行不通的：

my_data <- data.frame(weight   height age
                      1  2998.958 15.26611  53
                      2  3002.208 18.08711  52
                      3  3008.171 16.70896  49
                      4  3002.374 17.37032  55
                      5  3000.658 18.04860  50
                      6  3002.688 17.24797  45
                      7  3004.923 16.45360  47
                      8  2987.264 16.71712  47
                      9  3011.332 17.76626  50
                      10 2983.783 18.10337  42
                      11 3007.167 18.18355  50
                      12 3007.049 18.11375  53
                      13 3002.656 15.49990  42
                      14 2986.710 16.73089  47
                      15 2998.286 17.12075  52)

目前，我正在手动执行此操作，例如

weight <- c("2998.958", "3002.208", "3008.171", etc. )
height <- c("15.26611", etc. )
age <- c("53", "52", etc.)

my_data <- data.frame(weight, height, age)

有没有更“直接”（即更快的方式）来做到这一点？

谢谢！

【问题讨论】：

您在寻找类似 readClipboard() 函数的东西吗？
@Flow博士：谢谢你的回答！我以前从未听说过这个功能！它是如何工作的？

标签： r data-manipulation

【解决方案1】：

而不是data.frame。你可以传给read.table

read.table(text="weight   height age
1  2998.958 15.26611  53
2  3002.208 18.08711  52
3  3008.171 16.70896  49
4  3002.374 17.37032  55
5  3000.658 18.04860  50
6  3002.688 17.24797  45
7  3004.923 16.45360  47
8  2987.264 16.71712  47
9  3011.332 17.76626  50
10 2983.783 18.10337  42
11 3007.167 18.18355  50
12 3007.049 18.11375  53
13 3002.656 15.49990  42
14 2986.710 16.73089  47
15 2998.286 17.12075  52", header=TRUE)

如果数据在你的剪贴板上，你可以这样做

read.table("clipboard", header=TRUE)

【讨论】：

【解决方案2】：

更简单的选择是复制行 (Cntrl + C)，然后使用 soread

library(overflow)
soread()
data.frame “mydf” created in your workspace
     weight   height age
1  2998.958 15.26611  53
2  3002.208 18.08711  52
3  3008.171 16.70896  49
4  3002.374 17.37032  55
5  3000.658 18.04860  50
6  3002.688 17.24797  45
7  3004.923 16.45360  47
8  2987.264 16.71712  47
9  3011.332 17.76626  50
...

检查

> str(mydf)
'data.frame':   15 obs. of  3 variables:
 $ weight: num  2999 3002 3008 3002 3001 ...
 $ height: num  15.3 18.1 16.7 17.4 18 ...
 $ age   : int  53 52 49 55 50 45 47 47 50 42 ...

如果我们想将其重命名为不同的对象，请将out 默认为“mydf”

soread(out = "df1")

基于?soread的用法是

soread( sep = "", 标头 = 真，字符串AsFactors = FALSE， skipAfterHeader = NULL, 出 = “mydf” )

它可以从github 安装

source("http://news.mrdwab.com/install_github.R")
install_github("mrdwab/overflow-mrdwab")

【讨论】：

感谢您的回答！我现在就试试这个！我想知道是否有办法在基础 R 中做到这一点？
@stats555 我不知道。也许你也可以使用datapasta，这又是一个包函数
@Akrun：谢谢你的回复！我仍然对它是如何工作的感到有点困惑。我从 github 安装了溢出库。然后我突出显示了我想要的所有数据。然后我输入了命令：soread()。
但结果如下：在您的工作区 [1] soread.. (或 0-length row.names) 中创建的 data.frame “mydf”
@stats555 你需要用Ctrl + C复制行

【解决方案3】：

这在带有read.table 的text= 参数的基础R 中很容易：您需要指定header=TRUE（表示第一行是列名）和row.names=1（表示第一列是行名）。将可选参数“乱序”放在第一位很方便，这样它们就可以在大文本块上方可见。

my_data <- read.table(header=TRUE,
row.names = 1,
text="
                         weight   height age
                      1  2998.958 15.26611  53
                      2  3002.208 18.08711  52
                      3  3008.171 16.70896  49
                      4  3002.374 17.37032  55
                      5  3000.658 18.04860  50
                      6  3002.688 17.24797  45
                      7  3004.923 16.45360  47
                      8  2987.264 16.71712  47
                      9  3011.332 17.76626  50
                      10 2983.783 18.10337  42
                      11 3007.167 18.18355  50
                      12 3007.049 18.11375  53
                      13 3002.656 15.49990  42
                      14 2986.710 16.73089  47
                      15 2998.286 17.12075  52
")

【讨论】：