让 R 用回车写入 .txt答案

【问题标题】：Getting R to write to .txt with carriage returns让 R 用回车写入 .txt
【发布时间】：2012-11-21 22:55:51
【问题描述】：

我从数据中获取 R 样本 100 次，然后将它们写入文本文件，然后我的老板可以将其加载到 Excel 中。我目前让 R 做样本，但是在写作时，我无法将结果放在不同的行中。我已经厌倦了 writeLines、write.table、write 和 write.csv。我能得到的最接近的是使用 write.table。

Dataset <- read.table("clipboard", header=FALSE, sep="", na.strings="", dec=".", strip.white=TRUE)
ThePath = ""
*Replace with where you want it to save
P = .25
*Put the Percentage Value you want to use here
X = round(nrow(Dataset)*P)
Boot1 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot2 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot3 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot4 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot5 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot6 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot7 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot8 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot9 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot10 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot11 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot12 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot13 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot14 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot15 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot16 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot17 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot18 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot19 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot20 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot21 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot22 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot23 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot24 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot25 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot26 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot27 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot28 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot29 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot30 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot31 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot32 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot33 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot34 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot35 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot36 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot37 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot38 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot39 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot40 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot41 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot42 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot43 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot44 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot45 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot46 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot47 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot48 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot49 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot50 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot51 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot52 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot53 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot54 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot55 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot56 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot57 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot58 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot59 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot60 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot61 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot62 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot63 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot64 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot65 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot66 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot67 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot68 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot69 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot70 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot71 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot72 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot73 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot74 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot75 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot76 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot77 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot78 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot79 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot80 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot81 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot82 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot83 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot84 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot85 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot86 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot87 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot88 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot89 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot90 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot91 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot92 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot93 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot94 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot95 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot96 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot97 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot98 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot99 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
Boot100 = sum(sample(Dataset$V1, size=X))
write.list(data.frame(sum(Boot1), sum(Boot2), sum(Boot3), sum(Boot4), sum(Boot5), sum(Boot6), sum(Boot7), sum(Boot8), sum(Boot9), sum(Boot10), sum(Boot11), sum(Boot12), sum(Boot13), sum(Boot14), sum(Boot15), sum(Boot16), sum(Boot17), sum(Boot18), sum(Boot19), sum(Boot20), sum(Boot21), sum(Boot22), sum(Boot23), sum(Boot24), sum(Boot25), sum(Boot26), sum(Boot27), sum(Boot28), sum(Boot29), sum(Boot30), sum(Boot31), sum(Boot32), sum(Boot33), sum(Boot34), sum(Boot35), sum(Boot36), sum(Boot37), sum(Boot38), sum(Boot39), sum(Boot40), sum(Boot41), sum(Boot42), sum(Boot43), sum(Boot44), sum(Boot45), sum(Boot46), sum(Boot47), sum(Boot48), sum(Boot49), sum(Boot50), sum(Boot51), sum(Boot52), sum(Boot53), sum(Boot54), sum(Boot55), sum(Boot56), sum(Boot57), sum(Boot58), sum(Boot59), sum(Boot60), sum(Boot61), sum(Boot62), sum(Boot63), sum(Boot64), sum(Boot65), sum(Boot66), sum(Boot67), sum(Boot68), sum(Boot69), sum(Boot70), sum(Boot71), sum(Boot72), sum(Boot73), sum(Boot74), sum(Boot75), sum(Boot76), sum(Boot77), sum(Boot78), sum(Boot79), sum(Boot80), sum(Boot81), sum(Boot82), sum(Boot83), sum(Boot84), sum(Boot85), sum(Boot86), sum(Boot87), sum(Boot88), sum(Boot89), sum(Boot90), sum(Boot91), sum(Boot92), sum(Boot93), sum(Boot94), sum(Boot95), sum(Boot96), sum(Boot97), sum(Boot98), sum(Boot99), sum(Boot100)), file=ThePath, row.name=FALSE, col.name=FALSE sep="/r")

我尝试使用 write.list 并仅写入，但没有得到我正在寻找的输出。我也试着把它做成一个 csv 和一个 sep 的空间，结果都是这样

25026689/r19976650/r13281740/r15783000/r36507540/r15811400/r15799460

或 , 或 /r 所在的空格。
我正在寻找这样的东西

25026689
19976650
13281740
15783000
36507540
15811400
15799460

我知道我的代码是超级蛮力的，并且可以通过计数和循环更简洁、更轻松地完成，但我仍在学习大部分编码。

【问题讨论】：

要让回车使用\r 而不是/r。但我认为 Excel 使用逗号,、分号; 或制表符\t。
Zomg 谢谢。我读了那篇文章，然后查看了我的代码，没有发现任何区别。然后它点击了。
您可以通过以下方式减少一些繁琐的工作：result <- replicate(100,sum(sample(Dataset$V1,X))) 然后使用write.csv(result,"filename.csv") csv 文件可以直接在 Excel 中打开。
如果你只是想让你的老板能读成excel，为什么不写一个他可以直接打开的csv呢？
@Glen_b 好吧，如果在我实习期间我可以得到允许输入和输出的代码，那会更好。目前这需要运行大约 60 次，因为有 60 个不同的数据集。数据库中的数据并不完全干净，而且我的老板也没有我那么精通（我在编程方面是 10 分中的 4 分）。所以这样他可以只复制数据列然后在 R 中运行它，然后将文本文档输出复制到一个新的 excel 文件中。效率不高，因为您必须这样做 60 次，但它可以为他完成工作。

标签： r

【解决方案1】：

您的问题是您正在创建一个具有单行的数据框。在 Excel 中，这将以相同的方式表示（即一行，而不是一列）。

解决方案是创建一个包含引导值的单个向量。

这是结识sapply或其近亲replicate的最佳时机：

boot <- data.frame(
  boot = replicate(100, sum(runif(100)))
)
head(boot)
      boot
1 50.84482
2 49.57098
3 52.75195
4 52.20751
5 48.55071
6 50.76622

很简单，不是吗？

现在你的代码变成了：

Dataset <- read.table("clipboard", header=FALSE, sep="", na.strings="", 
                      dec=".", strip.white=TRUE)
ThePath <-  ""
#Replace with where you want it to save
P <- .25
#Put the Percentage Value you want to use here
X <- round(nrow(Dataset)*P)


boot <- data.frame(
  boot = replicate(100, sum(sample(Dataset$V1, size=X)))
)
write.csv(boot, file=="your_file_name", row.names=FALSE)

免责声明：未经测试 - 我没有您的数据

【讨论】：

哇，感谢您对使它不那么丑陋和更清洁的洞察力。
该死，我应该在写 cmets 之前刷新一下。 +1 顺便说一句 - write.csv 调用不应该只有一个 = 而不是 ==？
有没有办法让它在写入 csv 时没有计数列？