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# 檔案的輸入
把外部資料輸入進 R 的時候，可使用 csv (逗號分隔檔案)或是 txt 資料表的格式。如果你習慣使用 Microsoft Excel 的話，也可以安裝[```readxl```](https://cran.r-project.org/web/packages/readxl/index.html) 這個套件來讀取 Excel 的檔案格式。
## 讀取檔案
__讀取 Microsoft Excel 檔案__
讀取 Excel 時，可使用 [```readxl```](https://cran.r-project.org/web/packages/readxl/index.html) 套件中的 ```read_excel()``` 來讀取，讀取的時候需要設定活頁簿(sheet)的名稱，若不知道名稱可以用 ```excel_sheets()``` 來取得名稱
```{r}
# 載入 readxl 檔案
library(readxl)
# 使用 excel_sheets 讀取 excel 中的 sheet 名稱
sheetNames <- excel_sheets('some_excel_file.xlsx')
# 假設只讀取第一個 sheet
excelFile <- read_excel('some_excel_file.xlsx',
sheet = sheetNames[1])
```
__讀取 csv 檔案__
假設我們有個資料表需要輸入進 R 分析，這個資料表長得像這樣：
[資料下載](https://gist.github.com/mutolisp/83cc1fb6784c07e90542655c7e9f8da0)
| id | plot | species | cover |
| --: | ------ | --------- | ------: |
| 1 | A01 | A | 5 |
| 2 | A01 | B | 10 |
| 3 | A02 | A | 1 |
| 4 | A02 | C | 2 |
| 5 | A02 | D | 3 |
| 6 | A02 | E | 15 |
| 7 | A03 | F | 25 |
| 8 | A04 | F | 10 |
| 9 | A04 | G | 5 |
| 10 | A05 | A | 1 |
| 11 | A05 | E | 1 |
| 12 | A05 | F | 1 |
| 13 | A06 | A | 1 |
| 14 | A07 | A | 1 |
| 15 | A07 | B | 1 |
| 16 | A07 | C | 5 |
| 17 | A08 | C | 10 |
| 18 | A08 | D | 1 |
| 19 | A08 | G | 2 |
| 20 | A08 | H | 1 |
原始資料的樣貌(csv 檔案請參見 ```examples/ch1_r_project/data/datainput_example.csv```):
```
id,plot,species,cover
1,A01,A,5
2,A01,B,10
3,A02,A,1
4,A02,C,2
5,A02,D,3
6,A02,E,15
7,A03,F,25
8,A04,F,10
9,A04,G,5
10,A05,A,1
11,A05,E,1
12,A05,F,1
13,A06,A,1
14,A07,A,1
15,A07,B,1
16,A07,C,5
17,A08,C,10
18,A08,D,1
19,A08,G,2
20,A08,H,1
```
總共有 20 筆資料，四個欄位，第一列(row)是欄位的名稱。
在把資料輸入進 R 時，記得要先使用 Excel 或是 LibreOffice 看一下，因為有些資料可能沒有清理乾淨(例如分隔符號不統一、空白行、空白欄位等)。讀取資料時，也有可能碰到編碼的問題，例如 Windows 都用 Big5 編碼，碰到 Unicode (萬國碼，通常是 UTF-8)的資料時會出現錯誤亂碼等。這些問題我們先略過不提，在「資料清理」的部份會再詳細解說。
讀取資料使用 ```read.table()``` 或是 ```read.csv()```:
```{r}
# 在讀資料之前，請先確定資料的位置
# 是絕對路徑或是相對路徑，例如在 Windows 中
# "C:\Users\User\Desktop\data\example.csv" 是絕對路徑
# "data\example.csv" 是相對路徑
> rawdata <- read.csv('data/datainput_example.csv')
```
常用的參數有 ```header``` (欄位名稱的有無)、```sep```(分隔符號)、```na.strings``` (沒有資料的字串，例如 -9999)、```skip``` (省略的行數)等。例如預設讀入 csv 時，會把第一列當成欄位名稱，若你的資料中沒有欄位名稱，就可以使用```header=FALSE``` 來關掉讀取第一列當成欄位名稱。
分隔符號則是當你在讀取以 Tab、pipeline (|) 所需要輸入的符號，例如以 Tab 分隔，參數則為 ```sep = "\t"``` (```\t``` 代表 Tab 鍵)。另外還有個常用的是編碼(encodings)，如果編碼是 unicode，參數為```encoding = "UTF-8"```。
### 大檔案的讀取
不管你是使用 ```read.table()``` 或是 ```read.csv()``` 等輸入指令，碰到大檔案的時候，我會建議使用 ```data.table``` 套件底下的```fread()``` 來讀取資料。舉例來說，有個 csv 檔案約 20 MB，如果使用 ```read.csv()``` 來讀取大概要 3.4 秒：
```{r}
# proc.time() 來取得計算的時間
> ptm <- proc.time()
> a_csvread <- read.csv('data/testdata.csv')
> proc.time() - ptm
user system elapsed
3.438 0.086 3.695
```
但如果使用 ```fread()```，則只需要 0.132 秒。
```R
> ptm <- proc.time()
> a_fread <- fread('data/testdata.csv')
> proc.time() - ptm
user system elapsed
0.132 0.015 0.452
```
因此當你如果有讀取大檔案的需求，請使用 ```fread()```
來讀取檔案。
## 檔案的輸出
和 ```read.csv``` 相同，有 read 就有 write，例如：
```R
> write.csv(x, 'file/path/to/output/file.csv', row.names = FALSE)
```
```write.csv()``` 預設會輸出列數，若你沒有這個需求的話，
可以把它關閉(```row.names=FALSE```)。
另外 data.table 中，也可以使用 ```data.table::fwrite()``` 來輸出檔案。
## 工作資料的儲存
在 R 裡頭可以把目前工作階段中儲存之變數、載入的資料用 ```save.image('儲存的路徑/.rdata')``` 儲存成 R 映像檔，以方便下次使用。在使用 RStudio 退出時，通常也會問您是否要儲存工作階段的映像檔案至家目錄下，如下圖
若要手動儲存與載入的話，可以分別使用 ```save.image()``` 和 ```load()``` 來載入所儲存的 R 映像檔
```{r}=
# 儲存目前工作階段映像檔
save.image('到/儲存路徑/檔名.Rdata')
# 載入映象檔
load('到/儲存路徑/檔名.Rdata')
```
:::info
### 關於路徑
路徑在 Windows 作業系統通常是
```
C:\\Users/yourusername/file.Rdata
```
或是相對路徑
```
dir/file.Rdata
```
如果在 Unix 或是 MacOS 請使用
```
/Users/yourusername/file.Rdata
```
:::
## 練習 Script
1. 基本的輸入資料練習 [<small>R Script 下載</small>](https://gist.github.com/mutolisp/252b751ce7235461274ca5f339043ad4)
```{r}=
# 資料的輸出入
spcover <- read.csv('ecoinformatics_ex1026.csv',
sep = ',', header = TRUE)
# read.table
spcover$species
spcover$cover
summary(spcover)
library(data.table)
spcover <- fread('C:\\Desktop\\ecoinformatics_ex1026.csv')
# 使用 file.choose() 用檔案總管開啟
spcover <- fread(file.choose())
# 使用 fread 開啟大檔案速度會比 read.csv 快
ptm <- proc.time()
test1 <- read.csv('~/Downloads/cwb2006-2015/raw/200601_auto_hr.txt', skip=73)
proc.time() - ptm
ptm <- proc.time()
test1 <- fread('~/Downloads/cwb2006-2015/raw/200601_auto_hr.txt', skip=73)
proc.time() - ptm
```
2. 處理有中文的外部資料輸入 [<small>R Script 下載</small>](https://git.io/vFZQB)
```R
# 練習從政府開放資料網下載資料
# https://data.gov.tw/dataset/6091
# 全臺灣大專院校名錄
# 預設在 data.gov.tw 上面的編碼是 UTF-8
# 記得把路徑改成你的檔案路徑，例如 C:\\Users\\username\\u1_new.csv
# skip = 2
uniList <- read.csv('~/Downloads/u1_new.csv',
skip = 2)
# 另外我們也可以使用 data.table 的 fread 來讀取
library(data.table)
uniList.df <- data.table::fread('~/Downloads/u1_new.csv',
skip = 2,
encoding = 'UTF-8',
header = T)
# 設定好正確編碼後，若讀取仍出現亂碼，請確認一下你的
# 系統語系(locale)是否正確
# 輸入 Sys.getlocale() ，如果不是 Chinese (Traditional)_Taiwan.950
# 者，請輸入下列指令設定 RStudio/R 的語系
# Sys.setlocale("LC_ALL","Chinese (Traditional)_Taiwan.950")
```
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