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。
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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)
1.1.1 导出RDS文件
1.1.2 读取RDS文件
RData格式文件类似于项目文件，上一次操作后，加载的包，保存的对象都还在，再次打开后可以接着进行编码。
1.2.1 导出RData文件
1.2.2 读取RData文件
保存在默认工作路径，写一下文件名即可
R保存工作空间映像：一下都显示是不能通过保存工作空间映像zhi来实现的，但如果保存了工作空间映像，在下次打开R时，可以通过↑键一条一条翻看之前的所有代码；
退出控制台时如果选择保存工作空间映像，这种情况不会打开文件浏览器来命名文件，但是会在工作路径中创建（或覆盖）一对未命名或扩展名为R Workspace和RHISTORY的文件，当下次你打开一个新的R实例时。
如果默认工作目录中有未命名的扩展名（属性里看）为.RData的文件，即R Workspace名字的文件，程序会自动加载该默认工作空间。注：即使保存了工作空间映像，只是说之前的变量可以用（可以用 ls（） 来查看），但程序包还是要重新加载的
扩展资料：1、管道函数的作用：
％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。
符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）
2、管道函数的语法
在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。
