我是 R 编程新手，我想在 R 中读取文本文件。
其中一列，假设第 7 列是数字，每个数字代表一个 ID，我希望 R 读取数字，就好像它们是字符串一样。并计算每个 ID 在文件中出现的次数（以便稍后我可以将每个 ID 的频率分配给给定的 ID 以供以后使用）我尝试过
mydata<-(read.table(filename.txt))
ID=mydata[7]
freq=table(ID)
这可行，但它将 ID 作为数字。现在我试过了
freq=table(as.character(ID))
但随后它将整个列 ID 作为一个字符串并从
summary(freq)
我明白了
Number of cases in table: 1
Number of factors: 1
在从文本文件将数据读入数据框中时，您可以使用colClasses参数指定每列的类型。请参阅下面的文件在我的计算机中：
> head(read.csv("R/Data/ZipcodeCount.csv"))
X zipcode stateabb countyno countyname
1 1 401 NY 119 WESTCHESTER
2 391 501 NY 103 SUFFOLK
3 392 544 NY 103 SUFFOLK
4 393 601 PR 1 ADJUNTAS
5 630 602 PR 3 AGUADA
6 957 603 PR 5 AGUADILLA
> head(read.csv("R/Data/ZipcodeCount.csv",colClasses=c(rep("factor",5))))
X zipcode stateabb countyno countyname
1 1 00401 NY 119 WESTCHESTER
2 391 00501 NY 103 SUFFOLK
3 392 00544 NY 103 SUFFOLK
4 393 00601 PR 001 ADJUNTAS
5 630 00602 PR 003 AGUADA
6 957 00603 PR 005 AGUADILLA
> zip<-read.csv("R/Data/ZipcodeCount.csv",colClasses=c(rep("factor",5)))
> str(zip)
'data.frame': 53424 obs. of 5 variables:
$ X : Factor w/ 53424 levels "1","10000081",..: 1 36316 36333 36346 43638 52311 19581 23775 26481 26858 ...
$ zipcode : Factor w/ 41174 levels "00401","00501",..: 1 2 3 4 5 6 6 7 8 9 ...
$ stateabb : Factor w/ 60 levels ""," ","AK","AL",..: 41 41 41 46 46 46 46 46 46 46 ...
$ countyno : Factor w/ 380 levels "","000","001",..: 106 95 95 3 5 7 5 7 7 9 ...
$ countyname: Factor w/ 1925 levels "","ABBEVILLE",..: 1844 1662 1662 9 10 11 10 11 11 12 ...
> head(table(zip[,"zipcode"]))
00401 00501 00544 00601 00602 00603
1 1 1 1 1 2
如您所见，R 不再将邮政编码视为数字，而是将其视为因素。在您的情况下，您需要指定前 6 列的类，然后选择factor作为您的第七列。因此，如果前 6 列是数字，则应该是这样的colClasses = c(rep("numeric",6),"factor")。
如果没有as.character您table应该正常工作（即freq <- table(ID)），引用自?table，您的输入可以是：
一个或多个可以被解释为因素（包括字符串）的对象，或者一个列表（或数据框），其组件可以被如此解释。（对于 as.table 和 as.data.frame，参数传递给特定的方法。）
我认为您错过了数据框中的逗号。
mydata<-(read.table(filename.txt))
ID=mydata[,7] #added comma
freq=table(as.character(ID))