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。
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> 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
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library("RODBC")
conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")
Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")
close(conn)
R语言读写excel表格
读文件常用的几种方法：
1. library(readxl)
data <- read_excel("name.xlsx",sheet=1,col_names = T,col_types = NULL ,na="", skip=0)
2. data <- read.table("name.txt",header = T,sep = "")
3. read.csv(file.choose(),header = F,sep = ",")#逗号可删除
data <-data.frame(data$a,data$b)#合并成数据框结构
写入文件：
write.table(data,file = "data.csv",sep=",",row.names = F, col.names = F ,quote = F)
原文链接
R语言可以读取很多文件，其中以txt文本文件最为灵活，为什么呢，txt文件可以以任意符号作为分隔符，比如“，”，“\t”，空格，甚至`“……&￥￥%￥”`等任意自定义的分隔符号。
这里先把工作空间切换到D盘下面，默认的一般是C盘的文档，我们要有分层管理文件的概念，否则我们还是一个合格的程序员吗？
>setwd('D:\\')
读取文本文件主要用read.table(filePath,header = ,sep=)
filePath就是文件路径，header表示文件是否有头部，我这个文件没有头部，值就为false，sep表示文件是以什么符号作为分隔符号。
头部是什么意思呢？
现在这里有4个文件，分别以空格，逗号，制表符，“/”作为分隔符，下面分别将其读取：
>dat <- read.table('1.txt',header = FALSE,sep = ' ')
>dat2 <- read.table('2.txt',header = FALSE,sep = ',')
>dat3 <- read.table('3.txt',header = FALSE,sep = '\t')
>dat4 <- read.table('4.txt',header = FALSE,sep = '/')
读取出来的数据都是一样的：
因为第二个文件是以逗号作为分隔符，所以也是可以用read.csv()读取的，read.csv()也是一个读取文件函数，后面会讲到。
把刚才读取的数据写入到一个新的文本文件里面，可以用write.table()，形式为：
write.table(dat,file = ,sep = ,row.names,col.names)
分别表示，
dat：被写的数据，
file：文件名（包含路径），
sep：分隔符，
row.names：是否有行名(比如第一行，第二行。。)就是行名，
col.names：是否有列名，同上，
当然了，一般行名与列名需要取有实际意义的名字，比如列名可以取（年龄、性别、成绩，这种表格相信大家应该都见过吧！）。
这里分别用" ","aaa","\t"作为分隔符，生成了3个文件。
>write.table(dat,file = '5.txt',sep = ' ')
>write.table(dat,file = '6.txt',sep = 'aaa')
>write.table(dat,file = '7.txt',sep = '\t')
这样就保存了三个文件。当然了，你可以保存成任意你喜欢、需要的分隔符号。
原文链接： 原文链接
