读取R中带有制表符和分号的文本文件

我正在尝试导入包含以下信息的文本文件：

Date (Tab) ON/OFF (Tab) 93489;123985;219389;1324;2349
Date (Tab) ON/OFF (Tab) 34536;34566;12346;235346;32567
Date (Tab) ON/OFF (Tab) 6346;235;6547457;2345;4576782

因此，我使用

read.table（）

或

read.csv（）

和参数

sep=“；”

或

sep=“\t”

。 它们可以工作，但不能同时工作。有没有更好的方法导入这些数据？读取同时使用制表符和分号的文件

最后，我需要提取的值，但目前这是不可能的，因为我得到了类似这样的值（包括“）

我可以替换“；使用“”，但它仍然是一个字符串，

strsplit（）

将不起作用

"85626"
"81657 83249"
"84165 84560 84561 84957 85351 85746 85747 85748 86143"
"77701 78097 78893 86148 86149 86150"

---

为什么不先用分号替换制表符（或多空格），然后按正常方式导入：

tx<-"Date  ON/OFF  93489;123985;219389;1324;2349
Date  ON/OFF  34536;34566;12346;235346;32567
Date  ON/OFF  6346;235;6547457;2345;4576782"

read.table(text=gsub("([ /t]){2,9}",";",tx),header=F,sep=";")

    V1     V2    V3     V4      V5     V6      V7
1 Date ON/OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON/OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON/OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

---

tx为什么不先用分号替换制表符（或多空格），然后正常导入：

tx<-"Date  ON/OFF  93489;123985;219389;1324;2349
Date  ON/OFF  34536;34566;12346;235346;32567
Date  ON/OFF  6346;235;6547457;2345;4576782"

read.table(text=gsub("([ /t]){2,9}",";",tx),header=F,sep=";")

    V1     V2    V3     V4      V5     V6      V7
1 Date ON/OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON/OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON/OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

tx假设我们有测试数据：

Lines <- "Date\tON/OFF\t93489;123985;219389;1324;2349
Date\tON/OFF\t34536;34566;12346;235346;32567
Date\tON/OFF\t6346;235;6547457;2345;4576782
"

2）read.pattern在软件包的开发版本中，有一个新的函数
read.pattern
，可以简化此操作：

library(gsubfn)
source("http://gsubfn.googlecode.com/svn/trunk/R/read.pattern.R")

# read.pattern("myfile", pattern = "[^[:space:];]+")
read.pattern(text = Lines, pattern = "[^[:space:];]+")

给予：

    V1     V2    V1     V2      V3     V4      V5
1 Date ON/OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON/OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON/OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

    V1 V2  V3    V4     V5      V6     V7      V8
1 Date ON OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

在第二个解决方案中修订了pattern参数中的正则表达式，并在
source
语句中将
https
更改为
http
。
假设我们有测试数据：

Lines <- "Date\tON/OFF\t93489;123985;219389;1324;2349
Date\tON/OFF\t34536;34566;12346;235346;32567
Date\tON/OFF\t6346;235;6547457;2345;4576782
"

2）read.pattern在软件包的开发版本中，有一个新的函数
read.pattern
，可以简化此操作：

library(gsubfn)
source("http://gsubfn.googlecode.com/svn/trunk/R/read.pattern.R")

# read.pattern("myfile", pattern = "[^[:space:];]+")
read.pattern(text = Lines, pattern = "[^[:space:];]+")

给予：

    V1     V2    V1     V2      V3     V4      V5
1 Date ON/OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON/OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON/OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

    V1 V2  V3    V4     V5      V6     V7      V8
1 Date ON OFF 93489 123985  219389   1324    2349
2 Date ON OFF 34536  34566   12346 235346   32567
3 Date ON OFF  6346    235 6547457   2345 4576782

在第二个解决方案中修改了模式参数中的正则表达式，并将
https
更改为
source
语句中的
http
。
使用
sep=“\t“
首先，在数据进入R后将其拆分。这里有几篇文章应该说明如何在将连接的列读入R后将其拆分。@Anando Mahto:最后，它使用
read.csv
和
\t
作为分隔符，然后使用
as.matrix（strsplit（as.character（newdata2），split=“；”）进行strsplit操作）
删除不必要的列后使用
sep=“\t”
首先，在数据进入R后将其拆分。这里有几篇文章应该说明如何在将连接的列读入R后将其拆分。@Anando Mahto:最后，它使用
read.csv
和
\t
作为分隔符，然后使用
as.matrix（strsplit（as.character（newdata2），split=“；”）进行strsplit操作）
删除不必要的列后，单击“备用解决方案”。你能解释一下{2,9}吗？为了满足多空间的需要，当我复制和粘贴它时，它将选项卡变成了2个空间，所以这匹配了2-9个空间。@user3319871那样有点复杂-你需要将-分离色谱柱并使其规则-参见上述NICE解决方案。你能解释一下{2,9}吗？为了满足多空间的需要，当我复制和粘贴它时，它将选项卡变成了2个空间，所以这匹配了2-9个空间。@user3319871那样有点复杂-你需要将-分开列，使其规则化-见上文谢谢，我认为我的错误并没有起作用，但我得到了它来做我想做的事……；）好的，谢谢。嗯，我是R的新手，更像是编程的初学者，所以。。。但是正如我上面提到的，我使用
as.matrix（strsplit（as.character（newdata2），split=“；”））
在删除了不必要的列之后，我对第二个解决方案做了一些更改，这应该允许它处理更大范围的输入。谢谢，根据我的错误，我认为它不起作用，但我得到了我想要的东西……；）好的，谢谢。嗯，我是R的新手，更像是编程的初学者，所以。。。但是正如我上面提到的，我使用
as.matrix（strsplit（as.character（newdata2），split=“；”））
在删除了不必要的列之后，我对第二个解决方案做了一些更改，这应该允许它处理更大范围的输入。