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這篇文章主要介紹R語言導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的方法有哪些,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
對(duì)于某一數(shù)據(jù)集導(dǎo)出文件的方法
導(dǎo)出例子:write.csv(data_1,file = "d:/1111111111.csv")
其中data_1是你的數(shù)據(jù)集,file是你的存儲(chǔ)路徑和要存儲(chǔ)的名字
1 使用鍵盤輸入數(shù)據(jù)
(1) 創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)框(或矩陣),其中變量名和變量的模式需與理想中的最終數(shù)據(jù)集一致;
(2)針對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象調(diào)用文本編輯器,輸入你的數(shù)據(jù),并將結(jié)果保存回此數(shù)據(jù)對(duì)象中。
在下例中,你將創(chuàng)建一個(gè)名為mydata的數(shù)據(jù)框,它含有三個(gè)變量:age(數(shù)值型)、gender(字符型)和weight(數(shù)值型)。然后你將調(diào)用文本編輯器,鍵入數(shù)據(jù),最后保存結(jié)果。
>mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
>mydata<-edit(mydata)
2 從帶分隔符的文本文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)
你可以使用read.table()從帶分隔符的文本文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。此函數(shù)可讀入一個(gè)表格格式
的文件并將其保存為一個(gè)數(shù)據(jù)框。其語法如下:
mydataframe<-read.table(file.header=logical_value,sep="delimiter",row,names="name")
其中,file是一個(gè)帶分隔符的ASCII文本文件,header是一個(gè)表明首行是否包含了變量名的邏輯值(TRUE或FALSE),sep用來指定分隔數(shù)據(jù)的分隔符,row.names是一個(gè)可選參數(shù),用以指定一個(gè)或多個(gè)表示行標(biāo)識(shí)符的變量。
請(qǐng)注意,參數(shù)sep允許你導(dǎo)入那些使用逗號(hào)以外的符號(hào)來分隔行內(nèi)數(shù)據(jù)的文件。你可以使用sep="\t"讀取以制表符分隔的文件。此參數(shù)的默認(rèn)值為sep="",即表示分隔符可為一個(gè)或多個(gè)空格、制表符、換行符或回車符.
默認(rèn)情況下,字符型變量將轉(zhuǎn)換為因子。我們并不總是希望程序這樣做(例如處理一個(gè)含有被調(diào)查者評(píng)論的變量時(shí))。有許多方法可以禁止這種轉(zhuǎn)換行為。其中包括設(shè)置選項(xiàng)stringsAsFactors=FALSE,這將停止對(duì)所有字符型變量的此種轉(zhuǎn)換。另一種方法是使用選項(xiàng)colClasses為每一列指定一個(gè)類,例如logical(邏輯型)、numeric(數(shù)值型)、character
(字符型)、factor(因子)。
函數(shù)read.table()還擁有許多微調(diào)數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式的追加選項(xiàng)。
3 導(dǎo)入 Excle數(shù)據(jù)
讀取一個(gè)Excel文件的最好方式,就是在Excel中將其導(dǎo)出為一個(gè)逗號(hào)分隔文件(csv),并使用前文描述的方式將其導(dǎo)入R中。在Windows系統(tǒng)中,你也可以使用RODBC包來訪問Excel文件。
電子表格的第一行應(yīng)當(dāng)包含變量/列的名稱。
首先,下載并安裝RODBC包。
你可以使用以下代碼導(dǎo)入數(shù)據(jù):
>install.packages("RODBC") library(RODBC) channel<-odbcConnectExcel("myfile.xls") mydataframe<-sqlFetch(hannel,"mysheet") odbcClose(channel)
這里的myfile.xls是一個(gè)Excel文件,mysheet是要從這個(gè)工作簿中讀取工作表的名稱,channel是一個(gè)由odbcConnectExcel()返回的RODBC連接對(duì)象,mydataframe是返回的數(shù)據(jù)框
注意:Excel2007使用了一種名為XLSX的文件格式,實(shí)質(zhì)上是多個(gè)XML文件組成的壓縮包。xlsx包可以用來讀取這種格式的電子表格。在第一次使用此包之前請(qǐng)務(wù)必先下載并安裝好。包中的函數(shù)read.xlsx()可將XLSX文件中的工作表導(dǎo)入為一個(gè)數(shù)據(jù)框。其最簡(jiǎn)單的調(diào)用格式是read.xlsx(file,n),其中file是Excel2007工作簿的所在路徑,n則為要導(dǎo)入的工作表序號(hào)。
library(xlsx) workbook<-"c:/mywoehbook.xlsx" mydataframe<-read.xlsx(workbook,1)
從位于C盤根目錄的工作簿myworkbook.xlsx中導(dǎo)入了第一個(gè)工作表.
4 從網(wǎng)頁抓取數(shù)據(jù)
在Web數(shù)據(jù)抓?。╓ebscraping)的過程中,用戶從互聯(lián)網(wǎng)上提取嵌入在網(wǎng)頁中的信息,并將其保存為R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以做進(jìn)一步的分析。完成這個(gè)任務(wù)的一種途徑是使用函數(shù)readLines()下載網(wǎng)頁,然后使用如grep()和gsub()一類的函數(shù)處理它。對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的網(wǎng)頁,可以使用RCurl包和XML包來提取其中想要的信息。
5 導(dǎo)入SPSS數(shù)據(jù)
SPSS數(shù)據(jù)集可以通過foreign包中的函數(shù)read.spss()導(dǎo)入到R中,也可以使用Hmisc包中的spss.get()函數(shù)。函數(shù)spss.get()是對(duì)read. spss()的一個(gè)封裝,它可以為你自動(dòng)設(shè)置后者的許多參數(shù),讓整個(gè)轉(zhuǎn)換過程更加簡(jiǎn)單一致,最后得到數(shù)據(jù)分析人員所期望的結(jié)果。
首先,下載并安裝Hmisc包(foreign包已被默認(rèn)安裝):
>install.packages("Hmisc") >library(Hmisc) >mydatframe<-spss.get("mydata.sav",use.value.lables="TRUE")
這段代碼中,mydata.sav是要導(dǎo)入的SPSS數(shù)據(jù)文件,use.value.labels=TRUE表示讓函數(shù)將帶有值標(biāo)簽的變量導(dǎo)入為R中水平對(duì)應(yīng)相同的因子,mydataframe是導(dǎo)入后的R數(shù)據(jù)框。
6導(dǎo)入SAS數(shù)據(jù)
R中設(shè)計(jì)了若干用來導(dǎo)入SAS數(shù)據(jù)集的函數(shù),包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。遺憾的是,如果使用的是SAS的較新版本(SAS 9.1或更高版本),你很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這些函數(shù)并不能正常工作,因?yàn)镽尚未跟進(jìn)SAS對(duì)文件結(jié)構(gòu)的改動(dòng)。個(gè)人推薦兩種解決方案。
你可以在SAS中使用PROC EXPORT將SAS數(shù)據(jù)集保存為一個(gè)逗號(hào)分隔的文本文件,并使用下敘述的方法將導(dǎo)出的文件讀取到R中:
SAS程序:
proc export data=mydata outfile="mydata.csv" dbms=csv run;
R程序:
mydata<-read.table("mydata.csv",header=TRUE,sep=",")
7 導(dǎo)入Stata數(shù)據(jù)
> library(foreign) > mydata<-read.dta("mydata.dta")
這里,mydata.dta是Stata數(shù)據(jù)集,mydataframe是返回的R數(shù)據(jù)框.
8導(dǎo)入netCDF數(shù)據(jù)
Unidata項(xiàng)目主導(dǎo)的開源軟件庫(kù)netCDF(network Common Data Form,網(wǎng)絡(luò)通用數(shù)據(jù)格式)定
義了一種機(jī)器無關(guān)的數(shù)據(jù)格式,可用于創(chuàng)建和分發(fā)面向數(shù)組的科學(xué)數(shù)據(jù)。netCDF格式通常用來存儲(chǔ)地球物理數(shù)據(jù)。ncdf包和ncdf4包為netCDF文件提供了高層的R接口。ncdf包為通過Unidata的netCDF庫(kù)(版本3或更早)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)文件提供了支持,而且在Windows、MacOS X和Linux上均可使用。ncdf4包支持netCDF 4或更早的版本,但在Windows上尚不可用。
考慮如下代碼:
在本例中,對(duì)于包含在netCDF文件mynetCDFfile中的變量myvar,其所有數(shù)據(jù)都被讀取并保存到了一個(gè)名為myarray的R數(shù)組中。
9導(dǎo)入HDF5數(shù)據(jù)
HDF5(Hierarchical Data Format,分層數(shù)據(jù)格式)是一套用于管理超大型和結(jié)構(gòu)極端復(fù)雜數(shù)據(jù)集的軟件技術(shù)方案。hdf5包能夠以那些理解HDF5格式的軟件可以讀取的格式,將R對(duì)象寫入到一個(gè)文件中。這些文件可以在之后被讀回R中。這個(gè)包是實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的.
10訪問數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)
R中有多種面向關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)的接口,包括MicrosoftSQL Server、MicrosoftAccess、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。使用R來訪問存儲(chǔ)在外部數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是一種分析大數(shù)據(jù)集的有效手段(參見附錄G),并且能夠發(fā)揮SQL和R各自的優(yōu)勢(shì)。
1. ODBC接口
在R中通過RODBC包訪問一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)也許是最流行的方式,這種方式允許R連接到任意一種擁有ODBC驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù),其實(shí)幾乎就是市面上的所有數(shù)據(jù)庫(kù)。
第一步是針對(duì)你的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)類型安裝和配置合適的ODBC驅(qū)動(dòng)——它們并不是R的一部分。如果你的機(jī)器尚未安裝必要的驅(qū)動(dòng),上網(wǎng)搜索一下應(yīng)該就可以找到。針對(duì)選擇的數(shù)據(jù)庫(kù)安裝并配置好驅(qū)動(dòng)后,請(qǐng)安裝RODBC包。你可以使用命令install.packages("RODBC")
來安裝它。
RODBC包中的主要函數(shù)列于表2-2中。
RODBC包允許R和一個(gè)通過ODBC連接的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行雙向通信。這就意味著你不僅可以讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)到R中,同時(shí)也可以使用R修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容。假設(shè)你想將某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的兩個(gè)表(Crime和Punishment)分別導(dǎo)入為R中的兩個(gè)名為crimedat和pundat的數(shù)據(jù)框,可以通過如下代碼完成這個(gè)任務(wù):
library(RODBC) myconn<-odbcConnect("mydsn",uid="Rob",pwd="aardvark") crimedat<-sqlFetch(myconn,Crime) pundat<-sqlQuery(myconn,"select*from Punishment") close(myconn)
這里首先載入了RODBC包,并通過一個(gè)已注冊(cè)的數(shù)據(jù)源名稱(mydsn)和用戶名(rob)以及密碼(aardvark)打開了一個(gè)ODBC數(shù)據(jù)庫(kù)連接。連接字符串被傳遞給sqlFetch,它將Crime表復(fù)制到R數(shù)據(jù)框crimedat中。然后我們對(duì)Punishment表執(zhí)行了SQL語句select并將結(jié)果保存到數(shù)據(jù)框pundat中。最后,我們關(guān)閉了連接。函數(shù)sqlQuery()非常強(qiáng)大,因?yàn)槠渲锌梢圆迦肴我獾挠行QL語句。這種靈活性賦予了你選擇指定變量、對(duì)數(shù)據(jù)取子集、創(chuàng)建新變量,以及重編碼和重命名現(xiàn)有變量的能力。
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