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我有包含数字(如'0123'、'1234'等)的字符列的data.frames。当我将它们写入 csv 并读取它们时,它们最终会变成数字列。 write.csv
和 read.csv
功能有quote
参数,默认情况下应该在输出中引用字符串并在输入时尊重它们,因此这种行为是意外的。
如何避免这种情况,而无需手动指定 colClasses
当我读回文件时?
可重现的例子:
# dummy data
fake_data <-
data.frame(num=1:25, char=letters[1:25], charnum=as.character(1:25),
stringsAsFactors=F)
# check out col classes - all good
sapply(fake_data, class)
# num char charnum
# "integer" "character" "character"
# write it to a file and read it back
fpath <- '~/Desktop/fake_data.csv'
write.csv(fake_data, fpath, row.names=F)
fake_data2 <- read.csv(fpath, stringsAsFactors=F)
# but now look, different classes!
sapply(fake_data2, class)
# num char charnum
# "integer" "character" "integer"
> cat(readLines(fpath))
"num","char","charnum" 1,"a","1" 2,"b","2" 3,"c","3" 4,"d","4" 5,"e","5" 6,"f","6" 7,"g","7" 8,"h","8" 9,"i","9" 10,"j","10" 11,"k","11" 12,"l","12" 13,"m","13" 14,"n","14" 15,"o","15" 16,"p","16" 17,"q","17" 18,"r","18" 19,"s","19" 20,"t","20" 21,"u","21" 22,"v","22" 23,"w","23" 24,"x","24" 25,"y","25"
最佳答案
感谢您的回答。进一步看这个,我有以下几点要补充。
选项 1:只使用 data.table::fread -- 像我想的那样工作
选项 2:执行此操作以构造 colClasses 字符串
# read header and first data line
first_data_line <- strsplit(readLines(fpath, n=2L)[2], ',')[[1]]
# find which fields have double quotes
char_fields <- grep('"', first_data_line)
# construct colClasses vec
cc <- rep(NA, length(first_data_line))
cc[char_fields] <- 'character'
关于r - 使用 write.csv (base R) 保留数字作为字符字段,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27432339/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!