主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理，并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件。

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", "Case Studies")

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")

导入时候，如果报了这样的错误：

Unrecognized record type 7, subtype 24 encountered in system file

可以使用下面的这个包：

library(memisc)

data<-as.data.set(spss.system.file("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odbcConnectExcel2007

 

检索：write.table write.csv区别  不写入行名  row.names  不写入列名  col.names

> write.table(x,file="mydata",row.names=FALSE,col.names=FALSE)  #可以

> write.csv(x,file="mydata2",row.names=FALSE,col.names=FALSE)  #不可以

 

1. 首先用getwd() 获得当前目录，用setwd("C:/data")设定当前目录：

2.0 数据保存：创建数据框d: 

>d <- data.frame(obs = c(1, 2, 3), treat = c("A", "B", "A"), weight = c(2.3, NA, 9))

2.1 保存为简单文本：

>write.table(d, file = "c:/data/foo.txt", row.names = F, quote = F)

2.2 保存为逗号分割文本：

>write.csv(d, file = "c:/data/foo.csv", row.names = F, quote = F)

2.3 保存为R格式文件：

>save(d, file = "c:/data/foo.Rdata")

2.4 保存工作空间镜像: 

>save.image( ) = save(list =ls(all=TRUE), file=".RData")

3.0 数据读取：读取函数主要有：read.table( ), scan( ) ，read.fwf( ).

3.1 用 read.table( ) 读 "c:\data” 下houses.dat：

>setwd("C:/data"); HousePrice <- read.table(file="houses.dat") 

如果明确数据第一行做表头，则使用header选项：

>HousePrice <- read.table("houses.dat", header=TRUE)

read.table( ) 变形有： aread.csv( ),read.csv2( ), read.delim( ), read.delim2( ).前两读取逗号分割数据，后两个读取其他分割符数据。

3.2  用scan( ) 比read.table( ) 更灵活。但要指定 变量类型：如：C:\data\data.dat:

M 65 168

M 70 172

F 54 156

F 58 163

>mydata <- scan("data.dat", what = list("", 0, 0)) 

>mydata <- scan("data.dat", what = list(Sex="", Weight=0, Height=0))

3.3 用read.fwf( )读取文件中一些固定宽度数据：如：C:\data\data.txt:

A1.501.2

A1.551.3

B1.601.4

>mydata <- read.fwf("data.txt", widths=c(1, 4, 3), col.names=c("X","Y","Z"))

4.0 excel格式数据读取：

4.1 利用剪切板：选择excel数据，再用(CTRL+C)复制。在R中键入命令：

>mydata <- read.delim("clipboard")

4.2 使用程序包 RODBC.如： c:\data\body.xls

Sex Weight Height

M 65 168

M 70 172

F 54 156

F 58 163

> library(RODBC)

> z <- odbcConnectExcel("c:/data/body.xls")

> foo <- sqlFetch(z, "Sheet1")

> close(z)