逗号分隔文件 (.csv文件)、 制表符分隔文件 (.tsv文件)和 空格分隔文件 (.txt文件)
(一).csv文件的读取
mydata <- read.csv(file=" ", header=T, sep=",", quote="\", dec=".", fill=T, comment.char=" ")
comment.char用于设置需要跳过的内容,比如需要跳过的行前面有“#”,那么设置comment.char=“#”,当然你也可以设置从中间开始读,注意,这个函数是read.csv里面的哦!
file: 以csv结尾的文件名,由文件所在路径及其文件名构成
header:是否把第一行作为表头
sep:分隔方式,csv文件分隔读入参数设置为"."
tsv文件分隔读入参数设置为"\t"
txt文件分隔为空格,不需要设置sep参数
也可以通过mydata <- read.table("D:/mydata.csv", header=T, sep=",", row.names="id")读取
(二).tsv文件的读取
mydata <- read.table("D:/mydata.tsv", header=T, sep="\t", row.names="id")
除了分隔方式跟上面一样
(三).txt文件的读取
mydata <- read.table("c:/mydata.txt", header=TRUE, row.names="id")
除了分隔方式跟上面一样
(四)以.gz结尾的压缩文件的读取
1.在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件
2.使用data.table包里的fread()函数
安装并加载data.table包
install.packages("data.table")
library(data.table)
使用fread()函数读取文件,这里参数和之前的一致,唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件
mydata <- fread(‘c:/mydata.txt.gz’, header=T, row.names=’id’)
(五)读取.xlsx后缀文件,也就是excel文件
1. 安装并加载openxlsx包
install.packages("openxlsx")
library(openxlsx)
2.进行数据的导入
mydata <- read.xlsx( "mydata.xlsx",rowNames=T)
其他参数可以通过? read.xlsx在R中根据需要进行添加的。
首先打开r语言的命令行编辑窗口先以简单数据为例,在r命令行窗口输入如下代码:
data_test<-data.frame(c1<-c(7,8,9,10,11,12),c2<-c(23,36,87,54,15,98),c3<-c(400,325,567,212,698,555));
attach(data_test);
pdf("c:/four.pdf",family="gb1");
plot(c1,c2);
dev.off();
detach(data_test);
完成上述代码后,会在对应的输入路径(这里是c:/)下生产此pdf格式文件(这里命名为one.pdf)。使用pdf阅读器打开此文件查看。
完成上述代码后,会在对应的输入路径(这里是c:/)下生产此pdf格式文件(这里命名为two.pdf)。使用pdf阅读器打开此文件查看。
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)