数据格式化csv文件的处理方法

三、实验内容和步骤
1.定义男女BMR的求取函数，已知：
BMR(男)=(13.7×体重(公斤))+(5.0×身高(公分))-(6.8×年龄)+66
BMR(女)=(9.6×体重(公斤)+(1.8×身高(公分))-(4.7×年龄)+655
2.根据函数，存储2男2女的CSV文件(个人信息自定)，要求包括性别、身高、年龄、体重、BMR指数(保留2位有效数字)，如下例所示文件：
A E
1性别身高年龄体重 BMR指数
23男 177 23 88 2000.2
女 177 22 66 1503.8
45
四、实验结果

你这个又是python，又是C又是C#，到底用什么语言啊。总不能给你写3个吧。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

以下回答来自chatgpt:
1. 如何读取csv文件？可以使用R语言内置的函数read.csv()来读取csv文件，语法如下：
```
data <- read.csv(file, header = TRUE, sep = ',', dec = '.', quote = '"', stringsAsFactors = TRUE, na.strings = 'NA',fileEncoding = "")
```
其中file为文件路径，header表示是否有表头，默认为TRUE，sep为分隔符，默认为逗号，dec为小数点的表示方式，默认为"."，quote为包围数据的符号，默认为"\"，stringsAsFactors表示是否把字符型变量转化为因子形式，默认为TRUE，na.strings表示需要替换成NA的字符串，默认为"NA"。fileEncoding表示文件编码方式，默认为空，需要根据实际情况更改，可选值有"UTF-8"、"GBK"等等。
例如：
```
data <- read.csv("data.csv", fileEncoding="UTF-8")
```
1. 如何对csv文件进行数据清洗和筛选？首先使用read.csv()函数读取csv文件，然后可以使用dplyr包或data.table包进行数据清洗和筛选。
使用dplyr包，语法如下：
```
library(dplyr)
data %>% filter(condition) %>% select(column1, column2)
```
其中，condition表示筛选条件，可以是逻辑表达式。column1, column2表示需要保留的列。
例如，保留性别为女性（sex为"F"）的数据，并且只保留姓名和年龄两列：
```
library(dplyr)
data %>%
  filter(sex=="F") %>%
  select(name, age)
```
使用data.table包，语法如下：
```
library(data.table)
DT <- as.data.table(data)
DT[condition, .(column1, column2)]
```
其中，condition表示筛选条件，可以是逻辑表达式。.()表示需要选择的列。
例如，保留性别为女性（sex为"F"）的数据，并且只保留姓名和年龄两列：
```
library(data.table)
DT <- as.data.table(data)
DT[sex=="F", .(name, age)]
```
1. 如何将csv文件转换成其他格式？转换其他格式可以使用相应的函数，例如write.csv()函数可以将数据框写入csv文件，write.table()函数可以将数据框写入文本文件。如果需要转换成Excel格式，可以使用write.xlsx()函数，但需要先安装相应的xlsx包。
例如，将数据框data写入Excel文件data.xlsx：
```
library(xlsx)
write.xlsx(data, file="data.xlsx")
```

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