如何在导入 R 之前预处理 CSV 文件？答案

【问题标题】：How to pre-process a CSV file before importing into R?如何在导入 R 之前预处理 CSV 文件？
【发布时间】：2021-01-28 07:59:16
【问题描述】：

我有一个这样的 CSV 文件：

C, Comment1
C, Comment2
H, col_1, col_2, col_3
H, num, char, char
D, 1, a, b
D, 2, c, d
D, 3, e, f
D, 4, g, h
D, 5, i, j
F, 5 lines

在导入到 R 之前，我如何处理这个 CSV 文件？我想跳过不以“D”开头的行并使用第三行作为标题，然后跳过第一列

导入的数据框应该是这样的：

col_1, col_2, col_3
1, a, b
2, c, d
3, e, f
4, g, h
5, i, j

【问题讨论】：

标签： r csv import

【解决方案1】：

您可以使用readLines() 将数据加载为文本文件，并且每一行都将作为字符串存储在向量中。然后，您将能够分析数据并找到最适合您的问题的结构。

这是一个可以帮助你的代码块：

# load environment
library(stringr)

# define the data path
data_path = '~/Downloads/file.csv'
# load data as a character vector
data = readLines(data_path)
# remove the first column, since it seems to be unuseful
data = str_remove(data, '^., ')
# detect and keep lines having 3 columns (2 commas)
c = str_count(data, ',')
data = data[c == 2]
# get rid of descriptors
d = !str_detect(data, 'num|char')
data = data[d]
# overwrite the data
writeLines(data, data_path)

# now load the data as a dataframe
df = read.csv(data_path)
# print output
print(df)

这是输出：

  col_1 col_2 col_3
1     1     a     b
2     2     c     d
3     3     e     f
4     4     g     h
5     5     i     j

解决方案不是那么笼统，但我认为您无法避免检测特定模式，以便从数据中删除/保留它们。

让我们知道它是否对您有所帮助..！

【讨论】：

谢谢，稍作修改即可使用。我想知道是否有任何通用代码来预处理数据。第一列包含有价值的信息。如果该行是注释，则第一列是“C”，如果是标题，则以“H”开头，当我们有真实数据时，它是“D”。我认为应该有一种通用的方法来根据第一列过滤导入数据
我不知道这种类型的文件，感谢分享@ShahabEinabadi。好吧，既然你手头有模式，你可以构建一个通用代码来清理这个文件格式。使用字符串向量很容易，你会很快得到它！您甚至应该与社区分享它，它可能对其他人非常有用！
我发现了这个问题stackoverflow.com/questions/23197243/…；但在我的情况下它不起作用！我有一些注释行和两个标题，read.csv.sql 处理不了，这个函数需要一个干净的表