readr

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RStudioにデータセットをインポートしようとしていますが、厄介なコードになってしまいます。コードは次のとおりです。 library(tidyverse) df <- read_csv("中文,英文\n英文,德文") df # A tibble: 1 x 2 `\xd6\xd0\xce\xc4` `Ӣ\xce\xc4` <chr> <chr> 1 "

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Tidyverseでカスタム日付と月をローマ数字で解析していますか？

Tidyverseには素晴らしいReadrがあり、parse_date,parse_*,parse_factor、guess_parserなどのさまざまな解析コマンドがあります。私はローマ数字の面で以下のようなカスタムmonth-year形式を持っているように > emptyOffices$Month [1] " II/90" " I/91" " II/91" " I/92" " II/92"

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CSVセクションを読み取るための簡潔な方法

シナリオ：セクション内のデータを含むCSVファイルがあります。 [CARデータ] MPG、CYL、DISP、HP、DRAT、重量、qsec、VS、AM、ギア、炭水化物 21,6,160,110,3.9,2.62,16.46 、0,1,4,4 21,6,160,110,3.9,2.875,17.02,0,1,4,4 22.8,4,108,93,3.85,2.32,18.61,1,1,4 、1 21.

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リテラルデータからのデータフレーム（ファイルではない）R

fwfを持つベクトルの行（ファイルではない）をデータフレームに読み込むにはどうすればよいですか？今は2つの方法が考えられますが、実際にはもっと良い方法が必要だと私は思っています。任意のアイデアが評価されます。 data.frame() + substring()を使用してください。それは仕事をしますが、データが "不揃い"（それは、以下のようなブロックによって）であれば簡単には一般化できません。

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readrを使用してcognos 8ファイル（utf 16）からRデータフレームを読み取る

readrを使用してcognos 8で生成されたcsvファイルをrに読み込もうとしています。例再現性のために、添付ファイル：Example csv file 次のPythonコードは動作します：私はRで、次の試してみた df = pd.read_table('csv_test.csv', encoding = 'utf-16') 、およびそれらのどれも正しい結果を返します。これらのいずれかの

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RのテキストファイルRのすべてのテキストをロードしていません

テキストファイルをRにアップロードすると、テキストが切り詰められてしまい、正確なカウントが得られません。テキストファイル全体が読み込まれるように、別のコマンドを使用する必要がありますか？あなたが最初にあなただけのどこにでもそれを保存し、その後、不適切な形で str_countを呼び出さずにテキストで読んでいるので、それだけの文字数を返しますR.現在における実際のオブジェクトにテキストを割り当てる必

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列タイプをread_csv（）列タイプに変換するR

Rのライブラリ（readr）とread_csv（）関数に関する私の好きなことの1つは、ほとんど常にデータの列タイプを正しいクラスに設定することです。しかし、私は現在、データが明らかに数字であっても、すべての文字クラスのデータフレームとしてデータを返すRのAPIを使用しています。いくつかのスポーツのデータを持っている、例えば、このデータフレームを取る： dput(mydf) structure(l

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ReaderパッケージでのRead.TableとRead_Tableの比較 - Readrで追加された余分な列

readrパッケージを使用してzipファイルを読み取ろうとしています。オリジナルのcsvファイルには170の列があります。などのRにzipファイルを読むために定期的にread.table機能を使用する場合、余分な列が追加されていない： data1 <- read.table(unz(zip_file,csv_file), skip = 10, header=T, quote="\"", sep=

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readr：デリミタをマージする必要がある場所を読むためのベストプラクティス？

人間の読書を容易にするために、ファイル内のスペースが重複することがあります。しかし、読者のread_delimはこのユースケースを処理できません。 PLINKから出力例： FID IID PHENO CNT CNT2 SCORE 0 ERR1136327 -9 2000 417 -0.000263553 0 ERR1136328 -9 2808 755 -0.0001