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在分析公共卫生数据时数据来源和数据格式多种多样如文本数据、Excel数据、SPSS数据以及SAS数据等。在R语言中数据的读取和写入是数据分析处理的重要环节。R语言提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据包括文本文件、Excel文件、SAS数据文件等。本节将介绍常用的数据读写方法。
2.3.1 读取文件
首先是读取文本文件。read.table()函数可用于将文本数据导入R并将数据保存为一个数据框。例如代码h-read.tablefile文件路径, header FALSE, sep , skip 0, nrows -1。其中
file表示要读取的文本文件路径中注意使用“\\”或“/”。sep表示用什么分隔符分隔字段默认以空格分隔。header在读取数据时决定是否将第一行数据作为变量的名称。skip表示跳过前几行从第几行开始读取数据。nrows指定读取文件中的行数。
另一种常见的文本格式文件是CSV逗号作为分隔符文件。CSV格式是一种兼容性强的文件交换格式在各类数据管理软件和统计软件中十分常见。read.csv()函数可用于读取CSV格式文件该函数的用法与read. table()基本一致。为了更清晰地理解R语言数据的读取下面来看一个示例。
假设有一个包含患者身高、体重和血压的文本文件clinical_data.txt数据内容如下
Patient_ID Height Weight Blood_Pressure
1 170 70 120/80
2 165 65 130/85
3 180 80 140/90
通过以下代码读取该文本文件
clinical_data - read.table(clinical_data.txt, header TRUE, sep , skip 0, nrows -1)
有一个包含患者年龄、性别和诊断的CSV文件clinical_data.csv数据内容如下
Patient_ID Age Gender Diagnosis
1 45 Male Hypertension
2 30 Female Diabetes
3 55 Male Hyperlipidemia
通过以下代码读取该CSV文件
clinical_data - read.table(clinical_data.csv, header TRUE, sep , skip 0, nrows -1)
文本文件和CSV文件的读取步骤及读取结果如图2-9所示。
图2-9
2.3.2 写入文件
在R语言中写入文件通常使用write.table()或write.csv()等函数具体取决于要保存的数据类型和文件格式。例如代码“write.table(b, file 文件路径, sep ,, row.names F,quote F,append T)”用于将数据写入文件其函数主要参数的含义如下。
sep ,表示用“,”作为字段分隔符。row.names F表示不添加行号。quote F表示不添加双引号。append TRUE表示将数据附加到文件尾而不是覆盖文件。
为了更清晰地理解R语言数据的写入参考以下示例
clinical_data - data.frame(Patient_ID c(1, 2, 3),Age c(45, 30, 55),Gender c(Male, Female, Male),Diagnosis c(Hypertension, Diabetes, Hyperlipidemia)
) #创建一个包含患者年龄、性别和诊断的数据框
write.csv(clinical_data, file clinical_data_output.csv, row.names FALSE) #将数据框写入CSV文件图2-10展示了创建的数据框的内容和将其写入CSV文件的过程。
图2-10
2.3.3 读写其他数据文件
R语言提供了很多功能包用于读取其他格式的数据文件。例如使用haven程序包中的read_spss()函数可以读取SPSS数据read_sas()函数可以读取SAS数据read_stata()函数可以读取Stata数据。使用这些函数可以将需要的数据导入R并转换为数据框格式。haven程序包还提供了相应的导出数据的函数例如write_sav()函数可以写入SPSS格式文件write_sas()函数可以写入SAS格式文件write_dta()函数可以写入Stata格式文件。
以下是其他类型数据读写的示例
install.packages(haven)
library(haven) #安装并加载haven程序包
#读取文件
data - read_spss(clinical_data.sav) #读取以“.sav”为后缀的SPSS文件数据
data - read_sas(clinical_data.sas7bdat) #读取以“.sas7bdat”为后缀的SAS文件数据
data - read_stata(clinical_data.dta) #读取以“.dta”为后缀的Stata文件数据
#写入文件
clinical_data - data.frame(patient_id c(1, 2, 3, 4, 5),age c(35, 45, 50, 28, 62),gender c(M, F, M, F, M),diagnosis c(Hypertension, Diabetes, Obesity, Asthma, Hyperlipidemia)
) #创建一个示例的数据框
write_sav(clinical_data, clinical_data.sav) #写入SPSS文件
write_sas(clinical_data, clinical_data.sas7bdat) #写入SAS文件
write_sav(clinical_data, clinical_data.dta) #写入Stata文件
