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)
1. 向量 Vector
向量是用于储存数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能能的函数 可用来创建向量。
单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式（即数值型、字符型或逻辑型）。同一向量中无法混杂不同模式的数据。
2. 矩阵 Matrix
矩阵是一个二维数组，知识每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可通过函数 创建矩阵。
3. 数组 Array
数组与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过 函数创建。
数组是矩阵的一个自然推广。它们在编写新的统计方法时很有用。像矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种模式。从数组中选取元素的方法与矩阵相同。
4. 数据框 Data Frame
这是R语言最常用的数据类型。不同的列可以包含不同模式的数据。每一列数据的模式必须相同，且必须等长。数据框可通过函数 创建。
5. 列表 List
列表是一些对象（或成分）的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。例如，某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。可以使用函数 创建列表。
许多R的运行结果都是以列表的形式返回的。需要取出其中哪些成分由分析人员决定。
