【R语言】--- 各类数据的导入

Python014

【R语言】--- 各类数据的导入,第1张

通常情况下,我们会在excel中对数据进行预处理,然后将处理好的数据导入R中进行分析、作图。但随着数据源和数据格式的多样化,将多种数据源和数据格式导入R中进行分析、作图显得尤为必要,因为这对于数据分析、作图是最基础的。

R可导入键盘(利用键盘输入)、文本文件、excel、access、spss、sas等各类数据格式。

利用R中的edit()函数手动输入数据的文本编辑器:

(1)创建一个空数据框(或矩阵),其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致;

(2)针对这个数据对象调用文本编辑器,输入你的数据,并将结果保存回此数据对象中。

函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的。若不将其赋值到一个目标,则所有修改将会全部丢失!

用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。

参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep="",即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。

我习惯用readxl包的read_excel()函数进行导入:

SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。

use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子。

R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数,包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。这里我们使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函数进行导入sas数据。

Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.

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。