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)
r语言中的save什么意思怎么用是管道函数啦，就是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数。
anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))
以上代码等价于
anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))
管道函数还是很好哒，好处我就不说了^.^ 自己体会
1.对于简单文件，可以简单读取，ex1 <- read.table("ex1.txt")
2.对于复杂文件，ex1 <-read.table("文件名如ex1.txt",sep="\t"，header=T,row.names = 1，comment.char="!",sep="\t")
read.table默认分隔符为\t
sep="\t"目的为识别行，对同一表格运行有无此命令的两种结果对比显而易见
header=T目的为把第一行设置为表头
比较复杂的文档需要跳过有些部分的，根据需要掉过部分的特点，如此下图文档不需要的部分都有感叹号， commeat.char="!"意思为跳过！那一行，去掉我们不需要的那部分， 即读出了表达矩阵
设置第一列为列名的参数是row.names = 1
read.CSV（("文件名"，sep="，"）#因为CSV默认分隔符是逗号
save（b,file="b_input.Rdata)#把读出来的文件b存为R语言专用数据文件，以后就可以直接load（file="b_input.Rdata）打开
library(readxl)#加载包，无法加载就安装
a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把数据文件放在你打开的R-project目录下，不然读取不到
