R语言读数据

Python07

R语言读数据,第1张

杀杀

记录一些R语言读入数据的方法还有可能遇到的问题~

读入数据时,需要先了解数据文件的类型(也就是看后缀)。一般就能够知道数据的类型和分隔符等信息。

另外,如果能够用excel预览一下数据的话,可以先看看数据是否有行列名。有些数据会有两列的行名,如基因名-基因id-表达值······,特殊的数据需要额外的处理。

还需要注意一下matrix和data.frame的数据结构,matrix中只能有一种数据类型,这意味着如果在读入数据时不进行合适的处理,R会将数值强行读成字符型,造成读数据的错误。

当用excel存储过之后,再用R处理时,会提示你行名重复,其实根本没有重复。因此建议不要用excel保存这种数据,一定要编辑可以使用notepad++或者ultra edit等软件。

-----正题分割线-----

read.xx的函数是R的内置函数,可以直接读取,并且设置一些参数

这些函数读取后都默认为data.frame,如果需要矩阵请使用as.matrix转换。

一定要赋值,不然R语言会把大大的矩阵print出来。

如果是没怎么见过的类型:

这个函数会自动识别你的分隔符,并且把第一行设为列名,但是没办法指定行名,需要读入以后自己设置

跟read.delim类似,可以读各种类型的文件以及非常大的文件:

读取后默认是一种data.table的数据类型,需要通过as.matrix/as.data.frame转换后使用。

像perl语言一样,逐行读取数据具有很大的优势

(万一文件超多行对吧)对于那种几个G的文件,全部读进来可能会导致你的电脑死机,所以我们可以先读几百行进来看看,或者分批读取,这样不会占用电脑太大内存,读取方法和上文的一次性读入有所不同-随便找个文件举例:

接下来继续读入数据,比如说我现在想读4行,因为文件是txt类型,所以分隔设为\t

第一种:把excel中所有sheet的表格读入为data.frame,并分别命名为每个sheet的名称

---请忽略硬核打码

第二种:把excel中所有sheet的表格读入为矩阵,并放进一个list中

R语言批量读文件

批量读excel的xlsx文件原理是和读其它文件一样的。

学到了新的会持续更新哟~

在R语言里面,有很多读取数据的方法。R能读文本文件,csv格式文件,通过RODBC包读取数据库数据等等。下面我介绍几种最基本的读取数据的方法!

工具/原料

RStudio

方法

不管是读取数据还是写入,R都是在工作路径中完成的。所以首先我们要知道我们的R所在的工作路径是在哪里。使用getwd()函数来获取我们的工作路径。

下面查看工作路径里面有哪些文件,使用dir()函数

如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中,有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中,第二种方法就是更改工作路径。更改工作路径使用setwd()函数。比如你想要把工作路径设置成桌面

现在我读取我工作路径中,名字为hw1_data.csv的文件。使用read.csv()函数

也可以使用read.table()函数来读取csv格式的文件。由于csv文件的分隔符是“,”所以我们在用read.table()函数的时候,sep参数,我们要设定为sep=“,”

发现read.table()读出来的数据,列名并不是我们文件中的列名,而是V1,V2。。。我们需要加上header这个参数来修改这个问题

另外在read.table()函数族中还有很多参数,对我们读取数据都有帮助,大家可以去了解下。使用?read.table()进行了解

1.R数据的保存与加载

可通过save()函数保存为.Rdata文件,通过load()函数将数据加载到R中。

[ruby] view plain copy

> a <- 1:10

> save(a,file='d://data//dumData.Rdata')

> rm(a)   #将对象a从R中删除

> load('d://data//dumData.Rdata')

> print(a)

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

2.CSV文件的导入与导出

下面创建df1的数据框,通过函数write.csv()保存为一个.csv文件,然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。

[ruby] view plain copy

> var1 <- 1:5

> var2 <- (1:5)/10

> var3 <- c("R and","Data Mining","Examples","Case","Studies")

> df1 <- data.frame(var1,var2,var3)

> names(df1) <- c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")

> write.csv(df1,"d://data//dummmyData.csv",row.names = FALSE)

> df2 <- read.csv("d://data//dummmyData.csv")

> print(df2)

VariableInt VariableReal VariableChar

1           1          0.1        R and

2           2          0.2  Data Mining

3           3          0.3     Examples

4           4          0.4         Case

5           5          0.5      Studies

3.通过ODBC导入与导出数据

RODBC提供了ODBC数据库的连接。

3.1从数据库中读取数据

odbcConnect()建立一个数据库连接,sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询,odbcClose()关闭数据库连接。

[ruby] view plain copy

library(RODBC)

connection <- odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")

query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."

# or read query from file

# query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999)

myData <- sqlQuery(connection, query, errors = TRUE)

odbcClose(connection)

sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

3.2从Excel文件中导入与导出数据

[ruby] view plain copy

library("RODBC")

conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")

Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

close(conn)