如何从 .CSV 文件中删除大量行？

Question

我是 R 和 Rstudio 的新手，所以这看起来有点奇怪。

我目前正在尝试从一个非常大（大约 400.000 行）的 .CSV 文件中删除一些行，但我遇到了一些问题。

这是我想要的输出（在这个例子中，我们删除了第 6 行：

1- 当我执行时：

tablename <- tablename[c(-row1, -row2), ]

对于，假设是 7 行，它在我第一次执行时工作得很好。然后，如果我对要删除的另一行执行相同的语法。例如：

tablename <- tablename[c(-row3, -row4), ]" )

它似乎没有删除我指定的行。

2- 由于上述问题，我尝试创建一个“超级”语法，其中包含我要删除的所有行。例如：

tablename <- tablename[c(-row1, -row2, ..., -row299, -row300), ]

问题在于，它似乎（再次）什么也不做。它只是在控制台中显示一个“+”，而不是“>”。

我的最后一个选项是使用写字板中的搜索关键字选项删除 .CSV 文件中所有不需要的行，但它不可行，只要我需要 9 个小时。

Answer 1

根据您对您的意图的进一步讨论（在 Nick Knauer 的回复中的 cmets 中找到）复制到此处：

我将提供一些有关该项目的信息以及我为什么这样做。 考虑“代码”列。列代码唯一地指定一个人 ( 对于同一个人，它可以超过 1 行。在这种情况下，守则 将是相同的）考虑另一列“类”。类指定一个 一个人的社会阶层。我用一个SQL命令看看是否一样 文件中的人有不同的社会阶层。我注意到的是 结果对于同一个人有多个社会等级。这 我试图在上面写的 sintax 是删除具有 每个人有不同的 SocialClasse。

啊哈！只需告诉您的机器做出这些判断并让它相应地过滤掉它们。真的很厉害！

首先使用left_join 将该类表连接到员工数据框。 然后使用group_by(code) %>% mutate(cnt_class = n_distinct(class))，您可以通过代码揭示哪些是您的班级骗子。然后使用filter，您可以最轻松地相应地处理您的骗子。

如果您需要更精确的帮助，请发布 reproducible example tl:dr - 使用 dput 制作一个数据框，我可以复制并粘贴到我的 rstudio 中并进行修改（永远不可能使用数据图片)。

有关帮助您提升学习曲线的更多信息，请在此处查看其他快速简便的dplyr 数据整理选项的简单菜单/细分 - https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

Answer 2

要删除R中的一行，你可以这样做：

employee <- c('John Doe','Peter Gynn','Jolie Hope')
salary <- c(21000, 23400, 26800)
startdate <- as.Date(c('2010-11-1','2008-3-25','2007-3-14'))
employ.data <- data.frame(employee, salary, startdate)

newdf<-employ.data[-c(1,2),]

那是针对特定的行，如果你想对一系列的行做，你可以这样做：（这将删除所有的行。）

newdf<-employ.data[-c(1:3),]