• 從一線收集了兩百個文件，要整合到一起？總部一張全國兩百個城市的匯總表，拆成兩百個小文件？開什么玩笑，難道要復制粘貼到天荒地老。。。
• 不用這么麻煩，一個循環，一個語句，實現快速表拆分和表拼接，從此告別復制粘貼

本節測試數據：鏈家上海小區測試數據 提取碼:9172

類似北蔡這樣的商圈總共有215個

上海215個商圈，每個拆分成一個文件，怎么操作？

一、dplyr包之filter操作

#讀取文件數據 #install.packages('readr') library(readr) file <- readr::read_csv("D:/從0到1學習數據科學/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操作循環拆分數據 #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學習數據科學/拆分文件/',file_name,sep = '')#過濾操作，注意%>%為管道符號file_bizcircle <- file %>% filter(xiaoqu_bizcircle == circle)#寫文件write_csv(file_bizcircle,file_path) } end_time <- Sys.time()#測試一下拆表運行時間 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函數獲取文件中商圈的不同值

unique函數獲取文件中商圈的不同值

step 3：for循環，循環中的circle為之前unique函數獲取到的不同商圈名稱

step 4：paste函數拼接文件名以及文件路徑名

將字符串拼接，sep表示拼接時的連接符，默認為空格

舉例：

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

輸出file_name：'北蔡.csv'

step 5：filter函數過濾出不同商圈的小區

file %>% filter(xiaoqu_bizcircle == circle)

等價于

filter(file, xiaoqu_bizcircle == circle)

step 6：我們來看下運行結果

拆分了215個項目

step 7：看下總的運行時間，用了0.58秒

運行時間，0.58秒

一線有200張小表，要拼接成一張大表，怎么操作？

二、rbind操作數據合并

#獲取文件夾中的文件名 fileName <- dir('D:/從0到1學習數據科學/拆分文件/') #拼接文件路徑 file_path <- paste('D:/從0到1學習數據科學/拆分文件/',fileName,sep = '')#循環讀入 file_conbind <- data_frame() for (path in file_path) {file_bizcircle <- read_csv(path)#rbind拼接數據file_conbind <- rbind(file_conbind,file_bizcircle) }

step 1：dir()函數獲取文件夾中的所有文件名

step 2：通過paste()函數拼接文件的讀取地址

step 3：for循環，path為file_path中的每一個文件地址

step 4：rbind()函數拼接數據，獲得最終的結果

拼接后的數據和原文件一樣

結束語：filter和rbind操作使用起來很簡單，但它們能解決的問題卻很大，工作中經常會需要拆表和合并表操作，如果用復制黏貼，可能需要耗費一天的時間，通過短短的幾行代碼，就可以在一秒內就處理完所需的工作量。

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總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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