r - 为什么 write.csv 和 read.csv 不一致？

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8年前关闭。




问题很简单，考虑下面的例子:

m <- head(iris)
write.csv(m, file = 'm.csv')
m1 <- read.csv('m.csv')

这样做的结果是 m1与原始对象不同 m因为它有一个名为“X”的新第一列。如果我真的想让它们相等，我必须使用额外的参数，就像在这两个例子中一样:

write.csv(m, file = 'm.csv', row.names = FALSE)
# and then
m1 <- read.csv('m.csv')

或者

write.csv(m, file = 'm.csv')
m1 <- read.csv('m.csv', row.names = 1)

问题是，造成这种差异的原因是什么？特别是，为什么如果 write.csv和 read.csv据说是为了坚持 Excel 约定，不要导入最初导出的同一个对象？对我来说，这是一种非常反直觉的行为，非常不受欢迎。

(如果我使用这些函数的 csv2 变体，则结果完全相同)

提前致谢!

这些是 data.frames m和 m1如果您不想使用 R 来查看示例:

> m
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

> m1
  X Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

Answer 1

这是我的猜测...
write.table将 data.frame 写入文件并且 data.frames 始终具有行名称，因此默认情况下不写入行名称会丢弃信息。 (是的，write.table 也会写一个矩阵，矩阵不必有行名，但 data.frames 可能比矩阵更频繁地使用。)
read.table返回一个 data.frame 但 CSV 文件没有任何行名称的概念，因此有人可能会争辩说，默认情况下假设 CSV 的第一列是行名称是违反直觉的。

现在可能有一种方法可以使这两个函数保持一致，但我认为写入文本文件并不是将数据从一个 R session 输出/输入到另一个的最佳方式。使用更安全/更快 save , load , saveRDS , readRDS ， 等等。