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