目前在一个 excel 表中，我有一个数据块，从第 1 行开始，最后一行总是变化，但通常在 18 或 19 左右。一旦第一组数据结束，就会有两个空白行和第二个数据集开始，也是 18 或 19 左右。这两个数据集具有相同的列数并共享相同的标题。我将 excel 工作表保存为 csv。然后在 R 中我会做read.csv()，但是在我做完之后我不知道如何将两组数据分成单独的 data.frames。
我意识到我可以将第二个数据集复制并粘贴到单独的 Excel 表中并读入，但我不想这样做。我想保持 Excel 工作表不变。
excel表格示例：
A B C D # FIRST DATA SET
1 2 3 4
A B C D # SECOND DATA SET
5 6 7 8
我们将不胜感激，如果需要更多信息，请告诉我。
【问题讨论】：
可能有很多方法可以归档您想要的内容。也许只是使用readLines 读入，然后确定两个空行的索引并在两个子集上使用read.csv：
txt <- readLines(con=textConnection("1,2,3,4
5,6,7,8
a,b,c,d,e
f,g,h,i,j"))
read.csv(header=F, text=txt[1:which.max(txt=="")])
# V1 V2 V3 V4
# 1 1 2 3 4
# 2 5 6 7 8
read.csv(header=F, text=txt[(which.max(txt=="")+2):length(txt)])
# V1 V2 V3 V4 V5
# 1 a b c d e
# 2 f g h i j
关于您添加的玩具示例：
txt <- readLines(con=textConnection("A B C D #1st
1 2 3 4
A B C D #2nd
5 6 7 8"))
txt <- sub("\\s+#.*$", "", txt) # delete comments if necessary
read.table(header=T, check.names = F, text=txt[1:which.max(txt=="")])
# A B C D
# 1 1 2 3 4
read.table(header=T, check.names = F, text=txt[(which.max(txt=="")+2):length(txt)])
# A B C D
# 1 5 6 7 8
【讨论】：
这取决于。如果你知道第一个块结束的行号而第二个没有标题，你可以这样做
mydata <- read.csv('yourfile.csv', header=TRUE)
block1 <- mydata[1:18,]
block2 <- mydata[19:nrow(mydata)]
如果您的块具有不同的结构，例如不同的列数，并且每个块都有自己的列名，那么最好使用 readLines() 函数，并将结果传递给 read.csv。你如何区分这些块？
回复您的评论： 然后就比较容易了。正如 Kota Mori 指出的那样，用空白的赞来阅读您的数据。假设您的第一列有数值，并且除了数据集之间没有 NA，
mydata <- read.table('yourfile.csv', header=TRUE, blank.lines.skip = FALSE)
blines <- which(is.na(mydata[,1]))
data1 <- mydata[1:(blines[1]-1),]
data2 <- mydata[(blines[length(blines)]+1):nrow(mydata),]
您应该根据您的数据更改搜索模式。
【讨论】：
这取决于您拥有的数据文件。
如果两个数据之间有两个空行，让blank.lines.skip = FALSE 在read.csv() 中可以让您找到拆分数据的位置。
【讨论】：