• R 中数据导入


    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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/li-20151130/p/7455097.html
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