请用r语言分别读入数据文件“订单报表0.csv”“成本报表0.csv”“宝贝报表0.csv”于对象dingdan0,cost0,baby0; 3. 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据;
时间: 2023-05-19 20:05:32 浏览: 45
以下是使用R语言读取数据文件并删除无效数据的代码:
```R
# 读取数据文件
dingdan0 <- read.csv("订单报表0.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
cost0 <- read.csv("成本报表0.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
baby0 <- read.csv("宝贝报表0.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
# 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据
dingdan0 <- dingdan0[dongdan0$交易状态 != "交易关闭", ]
```
请注意,以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据数据文件的具体格式进行调整。
相关问题
分别读入数据文件“订单报表0.csv”“成本报表0.csv”“宝贝报表0.csv”于对象dingdan0,cost0,baby0; 3. 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据;
### 回答1:
好的,根据您的要求,我会尽力回答您的问题。对于您的第一个问题,以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读入数据文件
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")
# 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0["交易状态"] != "交易关闭"]
```
以上代码使用了 pandas 库来读取 csv 文件,并使用了 DataFrame 的筛选功能来删除无效数据。希望能够帮到您!
### 回答2:
首先,我们可以使用Python中的pandas库来读取数据文件。假设这三个文件都在当前工作目录下。
```python
import pandas as pd
# 读取订单报表数据
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")
# 读取成本报表数据
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")
# 读取宝贝报表数据
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")
```
接下来,我们需要删除dingdan0中的无效数据。根据要求,我们需要删除“交易关闭”的数据。
```python
# 删除“交易关闭”的数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0['交易状态'] != '交易关闭']
```
上述代码中,我们使用了pandas的条件筛选功能。通过`dingdan0['交易状态'] != '交易关闭'`的条件,筛选出交易状态不是“交易关闭”的数据行,并将其重新赋值给dingdan0。
最后,我们可以通过以下方式检查结果是否符合要求:
```python
# 打印删除无效数据后的dingdan0
print(dingdan0)
```
这样就完成了读取数据文件并删除无效数据的操作。
### 回答3:
代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取数据文件
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")
# 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0["交易状态"] != "交易关闭"]
```
这段代码使用pandas库中的`read_csv`函数读取数据文件。将每个文件读取后的内容分别存储在对象`dingdan0`,`cost0`和`baby0`中。
接下来使用了`dingdan0`对象进行数据清洗,通过筛选出交易状态不为"交易关闭"的数据,将有效数据保留在`dingdan0`中。
这样就实现了对"data0.csv"中的有效数据的删除操作。
不使用Rstudio请在R中读入以下文件:mtcars.csv
好的,以下是在R中读取mtcars.csv文件的代码:
```R
# 设置工作目录
setwd("你的文件路径")
# 读取csv文件
mtcars <- read.csv("mtcars.csv", header = TRUE)
# 查看前几行数据
head(mtcars)
```
其中,`setwd()`函数用于设置工作目录,需要将"你的文件路径"替换为你实际存放文件的路径。`read.csv()`函数用于读取csv文件,`header = TRUE`表示第一行是列名。最后使用`head()`函数查看前几行数据。