将数据读取到r中，找出有空格的数据并删除

可以按照以下步骤读取数据并删除包含空格的行：

1. 使用适当的函数（如 `read.table()`、`read.csv()` 或 `read_excel()` 等）将数据读入 R 中。
2. 使用 `grepl()` 函数找出包含空格的行。
3. 使用逻辑索引（`!` 运算符）将包含空格的行删除。
4. 将更新后的数据框保存到新的变量中或覆盖原始数据框。

下面是一个示例代码，用于读取包含空格的数据并删除：

# 读取数据
df <- read.table("data.txt", header = TRUE)

# 查找包含空格的行
has_spaces <- grepl(" ", df$col1) | grepl(" ", df$col2)

# 删除包含空格的行
clean_df <- df[!has_spaces, ]

# 查看删除空格后的数据
print(clean_df)

在这个例子中，假设数据文件名为 `data.txt`，其中包含两列数据 `col1` 和 `col2`。 `grepl()` 函数用于查找包含空格的行，然后使用逻辑索引 `!has_spaces` 删除这些行。最后，将更新后的数据框保存到 `clean_df` 变量中。

相关问题

怎么在matlab中读取excel表格数据并删除其中有空格所在的行

可以使用"xlsread"函数来读取excel表格数据，并结合"~isnan"函数和"all"函数来判断是否存在空格并删除相应的行。具体代码如下：

[num,txt,raw] = xlsread('filename.xlsx'); %读取excel数据
idx = ~isnan(num); %判断是否为空
idx = all(idx,2); %判断整行是否为空
num = num(idx,:); %删除所有有空格所在的行

请注意，这只是一种可能的解决方案，具体解决方案应根据实际情况进行调整。

python读取csv文件并找出另一个csv文件中没有的数据

你可以使用Python的pandas库来读取和处理CSV文件。下面是一个示例代码，它可以读取两个CSV文件，并找出第一个文件中没有的数据：

import pandas as pd

# 读取第一个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 找出在df1中没有出现的数据
missing_data = df1[~df1.isin(df2)].dropna()

# 打印结果
print(missing_data)

在这个示例中，`read_csv()`函数用来读取CSV文件，并将其存储在DataFrame对象中。然后，使用`~`运算符和`isin()`函数来筛选出在df1中没有出现在df2中的数据。最后，通过`dropna()`函数删除包含缺失值的行，并将结果存储在`missing_data`变量中。

注意：这个示例假设两个CSV文件具有相同的列名和列数，并且数据类型也相同。如果两个文件的结构不同，你可能需要进行额外的数据处理和匹配操作。