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。
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> 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。
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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)
采用默认的ChartSeries绘制K线图library(quantmod)
data_origin=read.csv("data.csv",header = F)
data<-data.frame(Open=data_origin[,2],High=data_origin[,3],Low=data_origin[,4],Close=data_origin[,5],Volume=data_origin[,7],Adjusted=data_origin[,6])
rownames(data)<-as.Date(as.character(data_origin$V1),"%Y%m%d")
chartSeries(data)
R语言如何从外部读取数据到R中R语言可以从键盘,文本,excel,access,数据库,专业处理软件sas
一、使用键盘的输入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、读入带有分隔符文本格式的数据
data<-read.table(文件,header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多选项的
file()gzfile(),bzfile(),等一些压缩文件以及url(http://,ftp://,smtp://)
例子:
默认的时候,字符串会自动使用factor转化为数值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid",stringsAsFactors=FALSE)
三、将xls文件导入到R中
(1)将xls变成csv的格式导入
(2)在Windows系统中,你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取网页并且提取信息
五、导入spss数据
library(Hmisc)
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、导入SAS数据
将sas格式的数据转换为csv格式的数据 然后用read.table()形式导入
七、导入关系型数据库的数据
R中有多种面向关系型数据库管理系统(DBMS)的接口,包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能,另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。
(1)使用ODBC的方式导入数据