• 從一線收集了兩百個(gè)文件，要整合到一起？總部一張全國(guó)兩百個(gè)城市的匯總表，拆成兩百個(gè)小文件？開(kāi)什么玩笑，難道要復(fù)制粘貼到天荒地老。。。
• 不用這么麻煩，一個(gè)循環(huán)，一個(gè)語(yǔ)句，實(shí)現(xiàn)快速表拆分和表拼接，從此告別復(fù)制粘貼

本節(jié)測(cè)試數(shù)據(jù)：鏈家上海小區(qū)測(cè)試數(shù)據(jù) 提取碼:9172

類似北蔡這樣的商圈總共有215個(gè)

上海215個(gè)商圈，每個(gè)拆分成一個(gè)文件，怎么操作？

一、dplyr包之filter操作

#讀取文件數(shù)據(jù) #install.packages('readr') library(readr) file <- readr::read_csv("D:/從0到1學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)/xiaoqu.csv",locale = locale(encoding = "GB18030")) #提取商圈不同的商圈 biz_circle <- unique(file$xiaoqu_bizcircle)#用dplyr包的filter操作循環(huán)拆分?jǐn)?shù)據(jù) #install.packages('dplyr') library(dplyr) begin_time <- Sys.time() for (circle in biz_circle) {#拼接文件名和文件路徑file_name = paste(circle,'.csv',sep = '')file_path = paste('D:/從0到1學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)/拆分文件/',file_name,sep = '')#過(guò)濾操作，注意%>%為管道符號(hào)file_bizcircle <- file %>% filter(xiaoqu_bizcircle == circle)#寫(xiě)文件write_csv(file_bizcircle,file_path) } end_time <- Sys.time()#測(cè)試一下拆表運(yùn)行時(shí)間 print(end_time - begin_time)

step 1：讀取文件，不明之處可看課程 表快速讀取

step 2：unique函數(shù)獲取文件中商圈的不同值

unique函數(shù)獲取文件中商圈的不同值

step 3：for循環(huán)，循環(huán)中的circle為之前unique函數(shù)獲取到的不同商圈名稱

step 4：paste函數(shù)拼接文件名以及文件路徑名

將字符串拼接，sep表示拼接時(shí)的連接符，默認(rèn)為空格

舉例：

輸入：file_name = paste('北蔡','.csv',sep = '')

輸出file_name：'北蔡.csv'

step 5：filter函數(shù)過(guò)濾出不同商圈的小區(qū)

file %>% filter(xiaoqu_bizcircle == circle)

等價(jià)于

filter(file, xiaoqu_bizcircle == circle)

step 6：我們來(lái)看下運(yùn)行結(jié)果

拆分了215個(gè)項(xiàng)目

step 7：看下總的運(yùn)行時(shí)間，用了0.58秒

運(yùn)行時(shí)間，0.58秒

一線有200張小表，要拼接成一張大表，怎么操作？

二、rbind操作數(shù)據(jù)合并

#獲取文件夾中的文件名 fileName <- dir('D:/從0到1學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)/拆分文件/') #拼接文件路徑 file_path <- paste('D:/從0到1學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)/拆分文件/',fileName,sep = '')#循環(huán)讀入 file_conbind <- data_frame() for (path in file_path) {file_bizcircle <- read_csv(path)#rbind拼接數(shù)據(jù)file_conbind <- rbind(file_conbind,file_bizcircle) }

step 1：dir()函數(shù)獲取文件夾中的所有文件名

step 2：通過(guò)paste()函數(shù)拼接文件的讀取地址

step 3：for循環(huán)，path為file_path中的每一個(gè)文件地址

step 4：rbind()函數(shù)拼接數(shù)據(jù)，獲得最終的結(jié)果

拼接后的數(shù)據(jù)和原文件一樣

結(jié)束語(yǔ)：filter和rbind操作使用起來(lái)很簡(jiǎn)單，但它們能解決的問(wèn)題卻很大，工作中經(jīng)常會(huì)需要拆表和合并表操作，如果用復(fù)制黏貼，可能需要耗費(fèi)一天的時(shí)間，通過(guò)短短的幾行代碼，就可以在一秒內(nèi)就處理完所需的工作量。

數(shù)據(jù)處理課程：

有馬駿：第0課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理：從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)倉(cāng)再到數(shù)據(jù)集市?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第1課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理：表快速讀取?zhuanlan.zhihu.com

數(shù)據(jù)采集課程：

有馬駿：第0課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第1課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：爬蟲(chóng)介紹?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第2課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：R爬蟲(chóng)環(huán)境安裝?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第3課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：XPath基礎(chǔ)?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第4課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集： Selenium常用操作?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第5課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：正則表達(dá)式入門(mén)?zhuanlan.zhihu.com有馬駿：第6課：一個(gè)周末學(xué)會(huì)R語(yǔ)言數(shù)據(jù)采集：爬取鏈家小區(qū)數(shù)據(jù)?zhuanlan.zhihu.com

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的语句拼接_第2课：一个周末学会R语言数据处理：表拆分和拼接的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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