在 R 中清理下载的 pdf 数据集
Cleaning downloaded pdf dataset in R
我已经从 site(从 Table 选项卡)下载了 pdf 文件,想要清理 R 中的数据集并将其转换为 csv 或 excel 文件。
我正在使用 pdftools 包,并且已经下载了其他所需的包。我想关注年龄组的数据。到目前为止,我已经使用这些代码缩小了数据集的范围。
#Load the dataset
PDF1 <- pdf_text("agegr_1-4-21.pdf") %>%
readr::read_lines() #open the PDF inside your project folder
PDF1
PDF1.grass <-PDF1[-c(1:10,17:19)] # remove lines
PDF1.grass
write.table(PDF1.grass, file="docd_pdf.csv", sep=",", row.names=FALSE)
all_stat_lines <- PDF1.grass
pdf_transpose = t(all_stat_lines)
write.table(pdf_transpose, file="docd_pdf.csv", sep=",", row.names=FALSE)
df <- plyr::ldply(pdf_transpose) #create a data frame
head(df)
但是我得到的数据框包含一个变量上的所有内容。有没有一种方法可以有效地分解数据集并为年龄组设置不同的列?我从该站点下载了 pdf 文件并将其命名为 agegr_1-4-21.pdf.
我得到的输出是
实现此目的的一种方法是通过 tidyr::extract
。我首先从第一行中提取 header,然后从其他行中提取数据。
library(dplyr)
regex_header <- paste0(
"^(\w+)\s+",
paste(rep("(\d+\-\d+ years)", 7), collapse = "\s+"), "\s+",
"(\d+\+ years)\s+",
"(\w+)"
)
header <- tidyr::extract(data = slice(df, 1), col = V1, into = paste0("var", 1:10), regex = regex_header) %>%
t() %>%
.[, 1]
regex_body <- paste0("^([\w\*]+)\s+", paste(rep("([\d,\.]+)", 9), collapse = "\s+"))
tidyr::extract(data = slice(df, 2:nrow(df)), col = V1, into = header, regex = regex_body)
#> Outcome 0-17 years 18-29 years 30-39 years 40-49 years 50-59 years
#> 1 Case 2.090 3.435 2.706 2.190 1.887
#> 2 Hospitalized 20 81 133 188 264
#> 3 Died 0 4 4 11 36
#> 4 Missing** 612 1.740 1.369 1.076 1.013
#> 5 Gesamtsumme 2.722 5.260 4.212 3.465 3.200
#> 60-69 years 70-79 years 80+ years Gesamtsumme
#> 1 1.218 504 224 14.254
#> 2 299 219 151 1.355
#> 3 58 83 110 306
#> 4 674 295 208 6.987
#> 5 2.249 1.101 693 22.902
DATA 对于数据,我下载了其中一个表格并使用您的代码对其进行了清理。
df <- structure(list(V1 = c(
"Outcome 0-17 years 18-29 years 30-39 years 40-49 years 50-59 years 60-69 years 70-79 years 80+ years Gesamtsumme",
"Case 2.090 3.435 2.706 2.190 1.887 1.218 504 224 14.254",
"Hospitalized 20 81 133 188 264 299 219 151 1.355",
"Died 0 4 4 11 36 58 83 110 306",
"Missing** 612 1.740 1.369 1.076 1.013 674 295 208 6.987",
"Gesamtsumme 2.722 5.260 4.212 3.465 3.200 2.249 1.101 693 22.902"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
我已经从 site(从 Table 选项卡)下载了 pdf 文件,想要清理 R 中的数据集并将其转换为 csv 或 excel 文件。
我正在使用 pdftools 包,并且已经下载了其他所需的包。我想关注年龄组的数据。到目前为止,我已经使用这些代码缩小了数据集的范围。
#Load the dataset
PDF1 <- pdf_text("agegr_1-4-21.pdf") %>%
readr::read_lines() #open the PDF inside your project folder
PDF1
PDF1.grass <-PDF1[-c(1:10,17:19)] # remove lines
PDF1.grass
write.table(PDF1.grass, file="docd_pdf.csv", sep=",", row.names=FALSE)
all_stat_lines <- PDF1.grass
pdf_transpose = t(all_stat_lines)
write.table(pdf_transpose, file="docd_pdf.csv", sep=",", row.names=FALSE)
df <- plyr::ldply(pdf_transpose) #create a data frame
head(df)
但是我得到的数据框包含一个变量上的所有内容。有没有一种方法可以有效地分解数据集并为年龄组设置不同的列?我从该站点下载了 pdf 文件并将其命名为 agegr_1-4-21.pdf.
我得到的输出是
实现此目的的一种方法是通过 tidyr::extract
。我首先从第一行中提取 header,然后从其他行中提取数据。
library(dplyr)
regex_header <- paste0(
"^(\w+)\s+",
paste(rep("(\d+\-\d+ years)", 7), collapse = "\s+"), "\s+",
"(\d+\+ years)\s+",
"(\w+)"
)
header <- tidyr::extract(data = slice(df, 1), col = V1, into = paste0("var", 1:10), regex = regex_header) %>%
t() %>%
.[, 1]
regex_body <- paste0("^([\w\*]+)\s+", paste(rep("([\d,\.]+)", 9), collapse = "\s+"))
tidyr::extract(data = slice(df, 2:nrow(df)), col = V1, into = header, regex = regex_body)
#> Outcome 0-17 years 18-29 years 30-39 years 40-49 years 50-59 years
#> 1 Case 2.090 3.435 2.706 2.190 1.887
#> 2 Hospitalized 20 81 133 188 264
#> 3 Died 0 4 4 11 36
#> 4 Missing** 612 1.740 1.369 1.076 1.013
#> 5 Gesamtsumme 2.722 5.260 4.212 3.465 3.200
#> 60-69 years 70-79 years 80+ years Gesamtsumme
#> 1 1.218 504 224 14.254
#> 2 299 219 151 1.355
#> 3 58 83 110 306
#> 4 674 295 208 6.987
#> 5 2.249 1.101 693 22.902
DATA 对于数据,我下载了其中一个表格并使用您的代码对其进行了清理。
df <- structure(list(V1 = c(
"Outcome 0-17 years 18-29 years 30-39 years 40-49 years 50-59 years 60-69 years 70-79 years 80+ years Gesamtsumme",
"Case 2.090 3.435 2.706 2.190 1.887 1.218 504 224 14.254",
"Hospitalized 20 81 133 188 264 299 219 151 1.355",
"Died 0 4 4 11 36 58 83 110 306",
"Missing** 612 1.740 1.369 1.076 1.013 674 295 208 6.987",
"Gesamtsumme 2.722 5.260 4.212 3.465 3.200 2.249 1.101 693 22.902"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))