《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》——2.14　写数据

本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第1章，第1.14节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.14 写数据

在一个机器学习项目中工作时，虽然数据科学家做的通常都是将外部文件导入R中，但有时在R环境下把数据写到外部文件中也是很有必要的。好在，我们在本章中见过的很多用于数据连接的R包都提供了写文件的功能。例如，write.table()函数能写一个CSV文件。在下面的例子中，我们将用R移除数据框的第一列（变量POST_ID），并写出一个不包含这个变量的新版CSV文件。然后，仅仅为了证明它真的有效，我们将新的CSV文件读回R中，然后使用head()来展示它的前几行。

 tempDF - SFParkingMeters[,-1] # Remove POST_ID variable

 write.table(tempDF, file="./data/newSFParkingMeters.csv", sep=",")

 newSFParkingMeters - read.table("./data/newSFParkingMeters.csv", sep=",")

 head(newSFParkingMeters)

 MS_ID MS_SPACEID CAP_COLOR METER_TYPE SMART_METE ACTIVESENS JURISDICTI ON_OFF_STR

1 - 0 Grey SS Y Y SFMTA ON

2 - 0 Green SS Y Y SFMTA ON

3 - 0 Yellow SS Y Y SFMTA ON

4 - 0 Grey SS N N SFMTA ON

5 - 0 Grey SS N N SFMTA ON

6 - 0 Grey SS Y Y SFMTA ON

 OSP_ID STREET_NUM STREETNAME STREET_SEG RATEAREA SFPARKAREA

1 0 2016 CHESTNUT ST 3977000 Area 5 Marina

2 0 2103 CHESTNUT ST 3979000 Area 5 Marina

3 0 2116 CHESTNUT ST 3979000 Area 5 Marina

4 0 525 COLUMBUS AVE 4295000 Area 3 

5 0 527 COLUMBUS AVE 4295000 Area 3 

6 0 412 HAYES ST 6816000 Area 5 Civic Center

 LOCATION

1 (37.800798, -122.43687)

2 (37.800522, -122.438067)

3 (37.800589, -122.438525)

4 (37.800053, -122.409985)

5 (37.800088, -122.410035)

6 (37.776878, -122.423512)

同样地，xlsx包的write.xlsx()函数、rjson包的toJSON()等，都能实现类似的功能。

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