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R readr melt_fwf 返回固定寬度文件中每個標記的熔化數據


[Superseded]該函數已在 readr 中被取代並移至熔化包.

用法

melt_fwf(
  file,
  col_positions,
  locale = default_locale(),
  na = c("", "NA"),
  comment = "",
  trim_ws = TRUE,
  skip = 0,
  n_max = Inf,
  progress = show_progress(),
  skip_empty_rows = FALSE
)

參數

file

文件路徑、連接或文字數據(單個字符串或原始向量)。

以 .gz 、 .bz2 、 .xz 或 .zip 結尾的文件將自動解壓縮。將自動下載以 http:// 、 https:// 、 ftp:// 或 ftps:// 開頭的文件。遠程gz文件也可以自動下載並解壓。

文字數據對於示例和測試最有用。要被識別為文字數據，輸入必須用 I() 包裝，是包含至少一個換行符的字符串，或者是至少包含一個帶有換行符的字符串的向量。

使用值 clipboard() 將從係統剪貼板讀取。

col_positions

列位置，由 fwf_empty() 、 fwf_widths() 或 fwf_positions() 創建。要僅讀入選定的字段，請使用 fwf_positions() 。如果最後一列的寬度是可變的(參差不齊的 fwf 文件)，則將最後一個結束位置提供為 NA。

locale

區域設置控製默認值因地而異。默認區域設置為 US-centric(如 R)，但您可以使用 locale() 創建自己的區域設置來控製默認時區、編碼、小數標記、大標記和日/月名稱等內容。

na

要解釋為缺失值的字符串的字符向量。將此選項設置為 character() 以指示沒有缺失值。

comment

用於標識評論的字符串。注釋字符之後的任何文本都將被默默忽略。

trim_ws

在解析每個字段之前是否應該刪除前導和尾隨空格(ASCII 空格和製表符)？

skip

讀取數據之前要跳過的行數。

n_max

讀取的最大行數。

progress

顯示進度條？默認情況下，它隻會在交互式會話中顯示，而不會在編織文檔時顯示。可以通過將選項 readr.show_progress 設置為 FALSE 來禁用自動進度條。

skip_empty_rows

空白行應該被完全忽略嗎？即，如果此選項是TRUE，則根本不會表示空白行。如果是FALSE，則它們將由所有列中的NA 值表示。

細節

對於某些非矩形數據格式，將數據解析為融合格式(其中每行代表一個標記)可能很有用。

melt_fwf() 將固定寬度文件的每個標記解析為一行，但它仍然要求源文件的每一行中的每個字段都相同。

也可以看看

melt_table() 用於融合每列由空格分隔的固定寬度文件，read_fwf() 用於從固定寬度文件讀取矩形數據的常規方法。

例子

fwf_sample <- readr_example("fwf-sample.txt")
cat(read_lines(fwf_sample))
#> John Smith          WA        418-Y11-4111 Mary Hartford       CA        319-Z19-4341 Evan Nolan          IL        219-532-c301

# You can specify column positions in several ways:
# 1. Guess based on position of empty columns
melt_fwf(fwf_sample, fwf_empty(fwf_sample, col_names = c("first", "last", "state", "ssn")))
#> Warning: `melt_fwf()` was deprecated in readr 2.0.0.
#> ℹ Please use `meltr::melt_fwf()` instead
#> # A tibble: 12 × 4
#>      row   col data_type value       
#>    <dbl> <dbl> <chr>     <chr>       
#>  1     1     1 character John        
#>  2     1     2 character Smith       
#>  3     1     3 character WA          
#>  4     1     4 character 418-Y11-4111
#>  5     2     1 character Mary        
#>  6     2     2 character Hartford    
#>  7     2     3 character CA          
#>  8     2     4 character 319-Z19-4341
#>  9     3     1 character Evan        
#> 10     3     2 character Nolan       
#> 11     3     3 character IL          
#> 12     3     4 character 219-532-c301
# 2. A vector of field widths
melt_fwf(fwf_sample, fwf_widths(c(20, 10, 12), c("name", "state", "ssn")))
#> # A tibble: 9 × 4
#>     row   col data_type value        
#>   <dbl> <dbl> <chr>     <chr>        
#> 1     1     1 character John Smith   
#> 2     1     2 character WA           
#> 3     1     3 character 418-Y11-4111 
#> 4     2     1 character Mary Hartford
#> 5     2     2 character CA           
#> 6     2     3 character 319-Z19-4341 
#> 7     3     1 character Evan Nolan   
#> 8     3     2 character IL           
#> 9     3     3 character 219-532-c301 
# 3. Paired vectors of start and end positions
melt_fwf(fwf_sample, fwf_positions(c(1, 30), c(10, 42), c("name", "ssn")))
#> # A tibble: 6 × 4
#>     row   col data_type value       
#>   <dbl> <dbl> <chr>     <chr>       
#> 1     1     1 character John Smith  
#> 2     1     2 character 418-Y11-4111
#> 3     2     1 character Mary Hartf  
#> 4     2     2 character 319-Z19-4341
#> 5     3     1 character Evan Nolan  
#> 6     3     2 character 219-532-c301
# 4. Named arguments with start and end positions
melt_fwf(fwf_sample, fwf_cols(name = c(1, 10), ssn = c(30, 42)))
#> # A tibble: 6 × 4
#>     row   col data_type value       
#>   <dbl> <dbl> <chr>     <chr>       
#> 1     1     1 character John Smith  
#> 2     1     2 character 418-Y11-4111
#> 3     2     1 character Mary Hartf  
#> 4     2     2 character 319-Z19-4341
#> 5     3     1 character Evan Nolan  
#> 6     3     2 character 219-532-c301
# 5. Named arguments with column widths
melt_fwf(fwf_sample, fwf_cols(name = 20, state = 10, ssn = 12))
#> # A tibble: 9 × 4
#>     row   col data_type value        
#>   <dbl> <dbl> <chr>     <chr>        
#> 1     1     1 character John Smith   
#> 2     1     2 character WA           
#> 3     1     3 character 418-Y11-4111 
#> 4     2     1 character Mary Hartford
#> 5     2     2 character CA           
#> 6     2     3 character 319-Z19-4341 
#> 7     3     1 character Evan Nolan   
#> 8     3     2 character IL           
#> 9     3     3 character 219-532-c301
源代碼：R/melt_fwf.R

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Return melted data for each token in a fixed width file。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。