我们讲过了 Python 读取常见数据格式文件的方式。

下面，我们就讲讲如何用 R 来读取这些文件。

1、txt/csv 格式文件

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
           dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
           row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
           na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
           skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
           strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
           comment.char = "#",
           allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
           stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
           fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)

read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
         dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote = "\"",
          dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
           dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
            dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

上面 5 个函数都可以用于读取表格格式文件。

read.csv 与 read.csv2 相较于 read.table，除了几个默认参数值不同外，其他参数都是完全一样的。

• read.table : sep 指定的默认分隔符为一个或多个空格，制表符、换行或回车，dec 指定的小数点以 . 分隔
• read.csv : 读取 , 分隔符文件
• read.csv2 : 读取 ; 分隔符文件，且小数点以 , 分隔
• read.delim : 读取 \t 分隔符文件
• read.delim2 : 读取 \t 分隔符文件，且小数点以 , 分隔

示例

> read.table('Downloads/data.txt')
           V1  V2        V3        V4
1 segdup01284 hs3 111883743 111884767
2 segdup02286 hs1 152617218 152618252
3 segdup02286 hs3 111883745 111884756
4 segdup02365 hs1 158502674 158503718
5 segdup02365 hs3 111883744 111884768
6 segdup02574 hs1 199147461 199151487
7 segdup02574 hs3 113384907 113387537
8 segdup02968 hs1 235049483 235050522
9 segdup02968 hs3 111883744 111884768

写出文件

write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ",
            eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,
            col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),
            fileEncoding = "")

write.csv(...)
write.csv2(...)

写出文件的函数与读取函数相对应

2. 读取 json 数据

这里我们使用 rjson 模块

2.1 安装

install.packages("rjson")

2.2 使用

数据

[
  {
  "Name": "Mario",
  "Age": 32,
  "Occupation": "Plumber",
  "Rank": 3
  },
  {
  "Name": "Peach",
  "Age": 21,
  "Occupation": "Princess",
  "Rank": 1
  }
]

读取

# 导入模块
library(rjson)

# 读取数据
data <- fromJSON(file = 'Downloads/data.json')

# 查看数据格式
# > str(data)
# List of 2
# nbsp;:List of 4
# ..nbsp;Name      : chr "Mario"
# ..nbsp;Age       : num 32
# ..nbsp;Occupation: chr "Plumber"
# ..nbsp;Rank      : num 3
# nbsp;:List of 4
# ..nbsp;Name      : chr "Peach"
# ..nbsp;Age       : num 21
# ..nbsp;Occupation: chr "Princess"
# ..nbsp;Rank      : num 1

可以看到，json 数据被转换为嵌套的 list

知道怎么读取 json 数据了，那如何写出成 json 格式的文件呢？

例如，我们想更改 Mario 的年龄为 45，并将 Peach 的等级改为 9

data[[1]]$Age <- 45
data[[2]]$Rank <- 9

# 转换为 json string
outJson <- toJSON(data)
# 保存为 new_data.json
write(outJson, file = "Downloads/new_data.json")

new_data.json

[
  {
  "Name": "Mario",
  "Age": 45,
  "Occupation": "Plumber",
  "Rank": 3
  },
  {
  "Name": "Peach",
  "Age": 21,
  "Occupation": "Princess",
  "Rank": 9
  }
]

3. xml 文件操作

我们以 KEGG 通路 hsa05130 的 kgml 文件为例

# 安装模块
install.packages("XML")
# 导入模块
library(XML)
# 解析 xml 文件
hsa <- xmlParse("Downloads/hsa05130.xml")
# 提取根节点
oot <- xmlRoot(hsa)
# 查看根节点名称
xmlName(root)
# [1] "pathway"
# 查看根节点的子节点数目
xmlSize(root)
# [1] 293
# 查看第一个子节点
root[[1]]
# <entry id="4" name="path:hsa04810" type="map" link="https://www.kegg.jp/dbget-bin/www_bget?hsa04810">
#   <graphics name="Regulation of actin cytoskeleton" fgcolor="#000000" bgcolor="#FFFFFF" type="roundrectangle" x="1237" y="777" width="119" height="34"/>
#   </entry>

root[[1]][[1]]  # 查看第一个子节点的第一个子节点
# <graphics name="Regulation of actin cytoskeleton" fgcolor="#000000" bgcolor="#FFFFFF" type="roundrectangle" x="1237" y="777" width="119" height="34"/> 

xmlSApply(root, xmlName)  # 根节点的所有子节点名称
xmlSApply(root[[1]], xmlAttrs)  # 子节点 1 的所有子节点属性
# graphics                          
# name    "Regulation of actin cytoskeleton"
# fgcolor "#000000"                         
# bgcolor "#FFFFFF"                         
# type    "roundrectangle"                  
# x       "1237"                            
# y       "777"                             
# width   "119"                             
# height  "34" 
xmlSApply(root, xmlSize)  # 所有子节点大小

# xpath 语法获取节点属性 id=4 的 entry
getNodeSet(root, "//entry[@id=4]")
# [[1]]
# <entry id="4" name="path:hsa04810" type="map" link="https://www.kegg.jp/dbget-bin/www_bget?hsa04810">
#   <graphics name="Regulation of actin cytoskeleton" fgcolor="#000000" bgcolor="#FFFFFF" type="roundrectangle" x="1237" y="777" width="119" height="34"/>
#   </entry> 
#   
#   attr(,"class")
# [1] "XMLNodeSet"
# 转换为 list ,转换为 dataframe 可以用 xmlToDataFrame
hsa_list <- xmlToList(root)
# 更改数据
root[[1]][[1]] <- "haha"
# 保存
saveXML(root, file="hsa05130.xml",encoding="UTF-8")