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在R语言中，我们可以从存储在R语言环境外的文件中读取数据。我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。 R语言可以读取和写入各种文件格式，如csv，excel，xml等。

在本章中，我们将学习从csv文件读取数据，然后将数据写入csv文件。该文件应该存在于当前工作目录中，以便R语言可以读取它。当然我们也可以设置我们自己的目录并从那里读取文件。

获取和设置工作目录

您可以使用getwd()函数检查R语言工作区指向的目录。您还可以使用setwd()函数设置新的工作目录。

# Get and print current working directory.
print(getwd())
 
# Set current working directory.
setwd("/web/com")
 
# Get and print current working directory.
print(getwd())

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

[1] "/web/com/1441086124_2016"
[1] "/web/com"

此结果取决于您的操作系统和您当前工作的目录。

输入为CSV文件

csv文件是一个文本文件，其中列中的值由逗号分隔。让我们考虑名为input.csv的文件中出现的以下数据。
您可以通过复制和粘贴此数据使用Windows记事本创建此文件。使用记事本中的保存为所有文件（*.*）选项将文件保存为input.csv。

id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Michelle,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
 ,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Nina,578,2013-05-21,IT
7,Simon,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance

读取CSV文件

以下是read.csv()函数的一个简单示例，用于读取当前工作目录中可用的CSV文件 -

data <- read.csv("input.csv")
print(data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

      id,   name,    salary,   start_date,     dept
1      1    Rick     623.30    2012-01-01      IT
2      2    Dan      515.20    2013-09-23      Operations
3      3    Michelle 611.00    2014-11-15      IT
4      4    Ryan     729.00    2014-05-11      HR
5     NA    Gary     843.25    2015-03-27      Finance
6      6    Nina     578.00    2013-05-21      IT
7      7    Simon    632.80    2013-07-30      Operations
8      8    Guru     722.50    2014-06-17      Finance

分析CSV文件

默认情况下，read.csv()函数将输出作为数据帧。这可以容易地如下检查。此外，我们可以检查列和行的数量。

data <- read.csv("input.csv")
 
print(is.data.frame(data))
print(ncol(data))
print(nrow(data))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

[1] TRUE
[1] 5
[1] 8

一旦我们读取数据帧中的数据，我们可以应用所有适用于数据帧的函数，如下一节所述。

获得最高工资

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
 
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
print(sal)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

[1] 843.25

获取具有最高工资的人的详细信息

我们可以获取满足特定过滤条件的行，类似于SQL where子句。

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
 
# Get the max salary from data frame.
sal <- max(data$salary)
 
# Get the person detail having max salary.
retval <- subset(data, salary == max(salary))
print(retval)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

      id    name  salary  start_date    dept
5     NA    Gary  843.25  2015-03-27    Finance

获取所有的IT部门员工的信息

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
 
retval <- subset( data, dept == "IT")
print(retval)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

       id   name      salary   start_date   dept
1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT
3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT
6      6    Nina      578.0    2013-05-21   IT

获得工资大于600的IT部门的人员

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
 
info <- subset(data, salary > 600 & dept == "IT")
print(info)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

       id   name      salary   start_date   dept
1      1    Rick      623.3    2012-01-01   IT
3      3    Michelle  611.0    2014-11-15   IT

获得2014年或之后加入的人

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
 
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
print(retval)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

       id   name     salary   start_date    dept
3      3    Michelle 611.00   2014-11-15    IT
4      4    Ryan     729.00   2014-05-11    HR
5     NA    Gary     843.25   2015-03-27    Finance
8      8    Guru     722.50   2014-06-17    Finance

写入CSV文件

R语言可以创建csv文件形式的现有数据帧。 write.csv()函数用于创建csv文件。此文件在工作目录中创建。

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
 
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv")
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  X      id   name      salary   start_date    dept
1 3      3    Michelle  611.00   2014-11-15    IT
2 4      4    Ryan      729.00   2014-05-11    HR
3 5     NA    Gary      843.25   2015-03-27    Finance
4 8      8    Guru      722.50   2014-06-17    Finance

这里列X来自数据集newper。这可以在写入文件时使用附加参数删除。

# Create a data frame.
data <- read.csv("input.csv")
retval <- subset(data, as.Date(start_date) > as.Date("2014-01-01"))
 
# Write filtered data into a new file.
write.csv(retval,"output.csv", row.names = FALSE)
newdata <- read.csv("output.csv")
print(newdata)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

      id    name      salary   start_date    dept
1      3    Michelle  611.00   2014-11-15    IT
2      4    Ryan      729.00   2014-05-11    HR
3     NA    Gary      843.25   2015-03-27    Finance
4      8    Guru      722.50   2014-06-17    Finance