read.table

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有关如何正确读取此txt文件的任何想法？ ftp://ftp-cdc.dwd.de/pub/CDC/observations_germany/climate/hourly/wind/recent/FF_Stundenwerte_Beschreibung_Stationen.txt 我用read.fwf但这不是propperly工作。另外fread失败。这里是我到目前为止的代码： width <-

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如何在文本文件中的R已经在使用的列名

假设我有一个文本文件，data.txt中，含有 A B C D 1 2 3 4 5 6 7 8 函数read.table使用，我得到： > d = read.table('data.txt') > d V1 V2 V3 V4 1 A B C D 2 1 2 3 4 3 5 6 7 8 如何我是否这样做，而不是V1 V2 V3 V4出现，我得到文本文件中的列名？换句话说

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如何跳过R中的read.table（）中的空白文件R

我想使用R中的read.table读取文件夹中的很多文本文件，但在这些文本文件之间有一些空白文件，当我使用下面的代码。 filenames<-list.files("M:/files/test1",pattern=".txt"); datalist<-lapply(filenames,function(name){ read.table(paste("M:/files/test1/",

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防止柱级推理中的fread（）

是否有fread由此可变的class是由在读取的数据设置为模仿read.table行为的方式。我有一个数字数据主要数据下面有几条评论。当我使用fread来读取数据时，列被转换为字符。但是，通过将nrow设置为read.table`，我可以阻止此行为。这是可能的fread。（我不希望修改原始数据或修改副本）。由于一个例子 d <- data.frame(x=c(1:100, NA, NA, "

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Read.table和dbWriteTable导致不同的输出？

我正在处理12个大型数据文件，所有这些文件都在3到5 GB之间悬停，因此我转向使用RSQLite进行导入和初始选择。在这种情况下给出一个可重复的例子是很困难的，所以如果你能想出任何东西，那就太好了。如果我拿一小部分数据，读它，并将其写入到一个表，我得到正是我想要的： con <- dbConnect("SQLite", dbname = "R2") f <- file("chr1.ld")

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返回函数read.table在最后一列

我想从以下网址读取表多余的东西： url <- 'http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/introTS/m-ge3dx-4011.txt' da <- read.table(url, header = TRUE, fill=FALSE, strip.white=TRUE) 我可以看一下数据使用head： > head(da)

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将带名称和标签的.csv文件读入R

我有一个.csv文件，需要读入R.第一行包含名称（例如BFI1，BFI2，CAQ2），第二行包含问题我还想在R中访问（例如“我喜欢参加派对”）。前两个之后的每一行对应于一个参与者。我希望能够访问R中的代码和文本（例如，使用grep访问一次调查中的所有问题，并且如果需要，还可以查看项目文本。是数字。 BFI1, BFI2, CAQ1, CAQ2 Likes to read, Enjoys Par

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充分利用CSV文件的行/列R中的具有条件

我有.csv文件，用我的命令读取数： my_data <- read.csv("file_name") 它有很多栏目，但我想获得数行，withc特定列条件，例如，行，其中列的值“VAL”是更大的数目为20 我已经试过： k <-subset(my_data, my_data$VAL > 24) length(k) 但是这么想的看起来是正确的。我不知道如何使它工作。

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为什么read.table会导致多行放在一行中？

我用下面的代码加载一些数据。 movies <- read.table("movies.dat", header=FALSE, sep="\n") 大部分数据在被装载好，这样的： 58 58::Postman, The (Postino, Il) (1994)::Comedy|Drama|Romance 59 59::Confessional, The (Confessionnal, Le)

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线函数read.table 15不包含23个要素 - R的

这里是我使用的代码： d = read.table("Movies.txt", sep="\t", col.names=c("id", "name", "date", "link", "c1", "c2", "c3","c4", "c5", "c6","c7", "c8", "c9","c10", "c11", "c12","c13", "c14", "c15","c1