在R中的read.csv中指定colClasses的问题

在R语言中，read.csv函数可以用来读取CSV文件，并将其转换为数据框（data.frame）。有时候，我们需要指定某些列的数据类型，而不是让R自动推断。这时，我们可以使用colClasses参数来实现。

colClasses参数是一个字符串向量，其长度应该与要读取的CSV文件中的列数相同。向量中的每个元素代表对应列的数据类型。例如，如果我们想将第一列读取为字符串，第二列读取为整数，第三列读取为浮点数，可以这样写：

data <- read.csv("mydata.csv", colClasses=c("character", "integer", "numeric"))

这里，"character"表示字符串类型，"integer"表示整数类型，"numeric"表示浮点数类型。

需要注意的是，如果指定的数据类型与实际数据不匹配，R会报错。因此，在使用colClasses参数时，需要确保指定的数据类型与CSV文件中的数据类型相符。

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福尔·摩斯曾说过：“数据，数据，没有数据的推理是罪恶！”不过比起有意思的统计分析，数据的导入与导出显得十分的无趣，但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务，而且耗时巨大。今天分享的是R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。一、数据的输出 R中提供了write.table(),cat()等函数来导出数据。不过值得指出的是R语言能够导出的数据格式是有限的，比如在基本包中，我们能够导出数据的格式只有txt，csv。现在介绍一下两个函数的用法： write.table(x, file = “”

微环境细胞种群计数器（MCP-count）方法，该方法允许从转录组数据对组织中八种免疫细胞和两种基质细胞种群的绝对丰度进行量化。离体免疫组织化学数据支持该方法的有效性。因此此MCP-counter可以用于绘制人类健康组织和非造血人类肿瘤的免疫浸润的全局图。MCP-counter也提供R包。从基因表达矩阵中，它为每个样本生成 CD3+ T 细胞、CD8+ T 细胞、细胞毒性淋巴细胞、NK 细胞、B 淋巴细胞、源自单核细胞（单核细胞谱系）的细胞、髓样树突细胞、中性粒细胞以及内皮细胞和成纤维细胞。MCP-counter 是“单样本”分数，因为它们是在每个样本上独立计算的。然后，这些分数可用于直接比较队列中样本中相应细胞类型的丰度。通过使用石蜡包埋组织切片上免疫组织化学细胞定量对 MCP 计数器进行了定量验证。结果说明了它在 47 种健康组织类型和 32 种非血液系统恶性肿瘤中评估组织浸润的成功应用。

#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud") #读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) #预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词 myfile.res <- myfile[myfile!=" "] #分词，并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句 myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words) myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words) myfile.words <- gsub("　","",myfile.words) #去掉停用词 data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords_CN=c(NULL) for(i in 1:dim(data_stw)[1]){ stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1]) } for(j in 1:length(stopwords_CN)){ myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j]) } #过滤掉1个字的词 myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1) #统计词频 myfile.freq <- table(unlist(myfile.words)) myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq)) #myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq); #按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数 #特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10) #绘制词云 #设置一个颜色系： mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")

由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）：分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。安装： P.S. 由于我是6

文件读取和导出图片 read.csv("ex3.csv.csv") csv可以用excel、记事本、sublime（适用大文件）、R语言打开纯文本文件的后缀只起提示作用，不起决定作用 read.csv() #常用于读取csv文件 read.table() #常用于读取txt文件将数据框导出 write.csv(test,file="example.csv") write.table(test,file="example.csv") R语言特殊的保存格式Rdata save保存，load加载文件读写部

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