R语言数据导入 数据导入
1、保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数)
a <- 1:10
save(a, file = "data/dumData.Rdata") #data文件为当前工作目录下的文件,必须存在
rm(a)
load("data/dumData.Rdata")
print(a)
2、导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数)
var1 <- 1:5
var2 <- (1:5) / 10
var3 <- c("R", "and", "Data Mining", "Examples", "CaseStudies")
a <- data.frame(var1, var2, var3)
names(a) <- c("VariableInt", "VariableReal","VariableChar")
write.csv(a, "data/dummmyData.csv", row.names = FALSE)
b <- read.csv("data/dummmyData.csv")
3、导入SPSS/SAS/Matlab等数据集
# 导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包,加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')
# 上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来,例如数据的label,
# 那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数,效果会更好一些。
library(Hmisc)
data=spss.get("D:/test.sav")
4、导入数据库中的数据
library(RODBC)
Connection <-odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")
Query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."
# Query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999) 或者选择从SQL文件中读入语句
myData <- sqlQuery(Connection, Query, errors=TRUE)
odbcCloseAll()
5、导入Excel数据
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1') #如果是Excel2007格式数据则要换一个函数odbcConnectExcel200