R语言 | 读写txt、csv、excel文件

[更新~] Python网络爬虫与文本数据分析

前段时间看到plotnine库(封装的R语言ggplot2)作的图太美了，有点想重新拾起R语言^_^

R语言代码略带凌乱，讲真的还是更喜欢Python代码简洁。不过好几年不琢磨R语言，对R语言代码的凌乱美有些新奇，很好玩，这也许就是久别胜新欢吧。

而且R语言的文本分析生态也挺全的，Python与R结合起来，完美~

R语言读写操作

本章文件读写用到的包有

• readtext

• readr

• readxl

• writexl

其中readr、readxl均为tidyverse内的子包，做数据分析一般绕不开tidyverse

tidyverse含有的包

library(tidyverse)
tidyverse::tidyverse_packages()

##  [1] "broom"      "cli"        "crayon"     "dbplyr"     "dplyr"     
##  [6] "forcats"    "ggplot2"    "haven"      "hms"        "httr"      
## [11] "jsonlite"   "lubridate"  "magrittr"   "modelr"     "pillar"    
## [16] "purrr"      "readr"      "readxl"     "reprex"     "rlang"     
## [21] "rstudioapi" "rvest"      "stringr"    "tibble"     "tidyr"     
## [26] "xml2"       "tidyverse"

预备知识: tibble包

tibble比R内置的数据框的易用，默认不会将字符串转化为因子型。选择tibble数据的子集，返回的结果仍是tibble类型

• 创建数据框: tibble()

• 强制转化数据框: as_tibble()

创建数据框

#tibble::tibble意识是导入tibble包的tibble函数
df <- tibble::tibble(
  x = c(1,2,3,4),
  name=c("张三", "李四", "王五", "赵六"),
  age=c(25, 23, 30, 18)
  )

df

colnames(df)

## [1] "x"    "name" "age"

rownames(df)

## [1] "1" "2" "3" "4"

读写实战

安装

install.packages(c("readtext","readr","readxl", "writexl"))

读取文件相关操作

读取csv

默认csv文件为utf-8编码

#读取csv
df <- readr::read_csv('data/waimai8k.csv')
#为了展示的更好看一些
df <- DT::datatable(df)
df

读取excel文件

df2 <- readxl::read_excel('data/data.xlsx')
df2

读txt

document <- readtext::readtext('data/三体.txt')
document

#全部显示
#document['text']

#显示前200个字符
substr(document['text'], 1, 200)

## [1] "\n------------\n\n第1章 科学边界(1)\n\n    恋上你看书网 630bookla ，最快更新三体（全集）最新章节！\n\n    汪淼觉得，来找他的这四个人是一个奇怪的组合：两名警察和两名军人，如果那两个军人是武警还算正常，但这是两名陆军军官。\n\n    汪淼第一眼就对来找他的警察没有好感。其实那名穿警服的年轻人还行，举止很有礼貌，但那位便衣就让人讨厌了。这人长得五大三粗，一脸横肉，穿"

document[['doc_id']]

## [1] "三体.txt"

#全部显示
#document[['text']]

#显示前200个字符
substr(document[['text']], 1, 200)

## [1] "\n------------\n\n第1章 科学边界(1)\n\n    恋上你看书网 630bookla ，最快更新三体（全集）最新章节！\n\n    汪淼觉得，来找他的这四个人是一个奇怪的组合：两名警察和两名军人，如果那两个军人是武警还算正常，但这是两名陆军军官。\n\n    汪淼第一眼就对来找他的警察没有好感。其实那名穿警服的年轻人还行，举止很有礼貌，但那位便衣就让人讨厌了。这人长得五大三粗，一脸横肉，穿"

导入多个txt文件

• list.files() 某路径下多个文件

#获取文件列表
files <- list.files('data/txts', full.names=TRUE)
head(files)

## [1] "data/txts/三孚股份2017.txt" "data/txts/三棵树2017.txt"  
## [3] "data/txts/三江购物2017.txt" "data/txts/上海九百2017.txt"
## [5] "data/txts/上海机电2017.txt" "data/txts/上海物贸2017.txt"

texts <- c()
doc_ids <- c()

for (file in files) {
  document <- readtext::readtext(file, encoding = 'gbk')
  doc_ids <- c(doc_ids, document[['doc_id']])
  texts <- c(texts, document[['text']]) #文本全部导入到tibble
  #texts <- c(texts, substr(document[['text']], 1, 50))  #截取前50个字符的文本，方便显示
}

df <- tibble::tibble(
  doc_ids=doc_ids,
  texts = texts
  )

head(df)

写入文件相关操作

存入excel

使用writexl包的write_xlsx(x, path)

• x:  tibble表数据

• path: xlsx文件路径

#写入xlsx
writexl::write_xlsx(df, "output/reports.xlsx")

存入csv

使用readr包的write_csv(x, path)

• x:  tibble表数据

• path: csv件路径

#写入csv
readr::write_csv(df, "output/reports.csv")