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
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library("RODBC")
conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")
Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")
close(conn)
r语言修改存入原来的数据的方法是使用names函数自定义修改数据列变量的名称、一次性修改dataframe所有数据列的名称。在数据处理分析过程中，分类变量的值有时候是试用数值来表示，从直观上并不能理解其含义，必须要有赋值对照表才能辅助理解。热门频道首页
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biodist r语言_R语言基础入门之二：数据导入和描述统计 原创
2020-12-21 04:48:53
weixin_39538789
码龄6年
关注
一、数据导入
对初学者来讲，面对一片空白的命令行窗口，第一道真正的难关也许就是数据的导入。数据导入有很多途径，例如从网页抓取、公共数据源获得、文本文件导入。为了快速入门，建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法。也就是先用较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。
例如我们先从这个地址下载iris.csv演示数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。在R语言中输入如下命令： data=read.table('clipboard',T)
这的里read.table是R读取外部数据的常用命令，T表示第一行是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。另一种更方便的导入方法是利用Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是一样的。
二、Dataframe操作
在数据导入R语言后，会以数据框(dataframe)的形式储存。dataframe是一种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每一行都代表一个样本点，而每一列则代表了样本的不同属性或特征。初学者需要掌握的基本操作方法就是dataframe的编辑、抽取和运算。
尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进行编辑，下面的命令可以让你有机会修改数据并存入到新的变量newdata中： newdata=edit(data)
另一种情况就是我们可能只关注数据的一部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键入下面的命令即可： newdata=data[20:30,2]
如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下面两个命令是等价的： newdata=data[,
