R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 – 数据分析
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R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据
R软件导入数据
1.Rcmdr安装包导入数据：
1.安装Rcmdr包，输入：
install.packages(“Rcmdr”)
接着就让其自动操作，选择一下镜像站就可以了。
2.接着运行，输入：
library(Rcmdr)
就会出现附件的图形界面，在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法。
以后运行，只要输入 library(Rcmdr) 即可。
————————————————————————————
2.鼠标导入：
另外数据导入还可以采用如下方式：read.table(choose.files())
——————————————————————————————
3.更改目录，语句导入：
手动方式定义自己的默认文档。导入数据。
1.右键R软件快捷方式=》属性=》起始位置=》输入目录名如：D:/data
3.输入 getwd() 回车怎么样，默认目录变成D:/data了吧。
4.输入read.table(“文件名.格式”)回车。导入成功。
以后只需把数据这个默认文件夹就可以了。
若想将数据转化为对数形式，输
入下面语句：
关键词：R软件 [] [,] 对数 log[,
da=read.table(“x.txt”,header=T)
注：da是这里取的名字。
读取数据时，txt文件第一行可以是数据标签。header=T则会从第二行开始取数据，否则从第一行开始取。
&daa=log(da[,1])
这里[,]是什么意思呢？维度的意思。
R软件初步：导入数据
因为我的txt数据只有一列所以我这里输入的是[,1]
好了这样就转化为对数形式了。
请问R软件如何导入数据，我在论坛中看到了相应的问答，但是没有得到答案，请大家帮忙，谢谢！说是要放在一个目录下，是什么意思，是将数据与R安装放在一个目录下吗？
文件不需要跟R安装文件放在同意文件夹下。 你只需要把R的working directory 改成数据所在文件夹就行了。
有几种不通的读入方法，根据你的数据类型， read, read.csv, read.table…..
若果数据是.csv，如下：
read.csv“&name_of_your_file&” 应该就可以了。
R的working directory 在哪里？？
就是R软件→文件→改变工作目录→数据所在的目录，前面说的working directory就是工作目录
首先看你的数据文件是什么类型，假如是txt文档并且放在C盘目录文件下，程序就是 read.table(“C:/***.txt”)
如果是SPSS文件就是read.spss(“C:/***,sav”)
如何用R软件导入excel数据表中数据
请问如何在R中引用电子表格中的数据，我看了有关数据导入的文献，可是不太明白，期盼知道的同仁给予说明！
把EXCEL数据转换成单表格格式.csv，然后利用read.csv读入
我有一篇关于R数据导入导出的文章，可是写的不是很详细，
还想请教一下 如何对指定目录的数据导入
我用read.table(“file”…)格式导入 可是显示 文件不存在 但事先我已经将文件放在 文件bin 中了
excel表可以先转化成“文本文件（制表符分隔）”，
用函数read.delm()读该文本文件！
即&rd&-read.delim(“.txt”)
如果你有什么细节的问题可以采用help命令，help(read.table)
可以下载这个包 xlsReadWrite
然后可以用read.xls
将excel表格转换成“文本文件（制表符分隔）”，
用read.table(“.txt 文件的绝对路径”，header=T)
或者转换成.csv也行，用法与read.table()一样
只需改成read.csv()即可
一定要用绝对路径，否则运行出错，最好放在R 文件区
试试 用 package “XLConnect”, 不过总会出现一些问题：比如script 无法保存，R界面无法正常工作
library(XLConnect)
wd&-choose.dir()
fnm&-dir()
wb1&-loadWorkbook(fnm[1])
gini.header&-readWorksheet(wb1,sheet=”gini”,startRow=1,endRow=1,rownames=F)
gini&-readWorksheet(wb1,sheet=”gini”,startRow=3,header=F)
library(RODBC)
随便起个名 = odbcConnectExcel(file.choose())
sqlTables(上面那个名)
随便起个名 = sqlFetch(上面那个名, “excel里的文件名”)
第一种方法：首先将当前工作目录更改所使用的文件下，利用change directory修改工作目录。
第二种方法：在read.table()中给出路径。路径中的“\”必须全部用”/”替换。
excel另存为.CSV
R命令：read.csv(file.choose()) 【如果第一行为标题行，命令为：read.csv(file.choose(),header=TRUE)】
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readtable 函数使用
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 37, 距离下一级还需 13 积分
关注者： 2
各位大神，我在使用readtable函数时，发现好像会报故障，按照help文档中的范例也是，具体如下：
&& T = readtable('mySpaceDelimTable','Delimiter','','ReadVariableName',false)
Error using table/readTextFile (line 40)
The delimiter must be a single character, or one of the strings
'tab', 'space', 'comma', 'semi', or 'bar'.
Error in table.readFromFile (line 41)
& & t = table.readTextFile(filename,otherArgs);
Error in readtable (line 114)
t = table.readFromFile(filename,varargin);
请各位大神能够指导一下，谢谢。
论坛优秀回答者
关注者： 245
你这里的分隔符定义有问题
''（两个单引号之间没有任何字符）是空字符串，相当于说：任何符号都不是分隔符
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关注者： 2
你这里的分隔符定义有问题
''（两个单引号之间没有任何字符）是空字符串，相当于说：任何符号都不是分隔符 ...
貌似。。官方的help，就是这样写的。。
论坛优秀回答者
关注者： 245
貌似。。官方的help，就是这样写的。。
我想你看到的是：' '
这两个单引号之间是有一个空格的
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关注者： 2
我想你看到的是：' '
这两个单引号之间是有一个空格的
我的数据中，每行之间是通过空格读取的，但是好像用这个函数读取的话，无法实现。
论坛优秀回答者
关注者： 245
我的数据中，每行之间是通过空格读取的，但是好像用这个函数读取的话，无法实现。 ...
“能不能读”是另一个问题，要根据你的文件来判断
而你这里的错误在于将分隔符定义为空（不是空格，空格是一个字符，而空是没有字符）
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关注者： 2
“能不能读”是另一个问题，要根据你的文件来判断
而你这里的错误在于将分隔符定义为空（不是空格，空格 ...
是的。。问题已经解决。。但是大神能否指导一下，如何能读到我的txt呢？
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R—读取数据（导入csv,txt,excel文件）
导入CSV、TXT文件
read.table函数：read.table函数以数据框的格式读入数据，所以适合读取混合模式的数据，但是要求每列的数据数据类型相同。
read.table读取数据非常方便，通常只需要文件路径、URL或连接对象就可以了，也接受非常丰富的参数设置：
file参数：这是必须的，可以是相对路径或者绝对路径（注意：Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\'）。
header参数：默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名。
data1&-read.table('item.csv')#默认header=FALSE
data2&-read.table('item.csv',header=TRUE)
sep参数：分隔符，默认为空格。可以设置为逗号(comma)sep=','，分号(semicolon)sep=';'和制表符(tab)。
read.csv、read.csv2、read.delim是read.table函数的包装，分隔符分别对应逗号，分号，制表符，同样接受read.table所有参数。
read.csv函数header参数默认为TRUE，不同于read.table。
data3&-read.csv('item.csv',sep=',',header=TRUE)
data4&-read.table('item.csv')
#下文示例采用read.csv函数，两种写法效果相同
字符型数据读入时自动转换为因子，因子是R中的变量，它只能取有限的几个不同值，将数据保存为因子可确保模型函数能够正确处理。But当变量作为简单字符串使用时可能出错。要想防止转换为因子：1.令参数stringAsFactors=FALSE,防止导入的数据任何的因子转换。2.更改系统选项options(stringsAsFactors=FALSE)3.指定抑制转换的列：as.is=参数。通过一个索引向量指定，或者一个逻辑向量，需要转换的列取值FALSE,不需要转换的列取值TRUE。
data5&-read.csv('item.csv',stringAsFactors=FALSE)
如果数据集中含有中文，直接导入很有可能不识别中文，这时加上参数fileEncoding='utf-8'
read.csv('data.csv',fileEncoding='utf-8')
一般这些参数足够使用，但是当导入大量数据时可能吃不消，下面一些参数可能有所帮助（其他用途当然也可以）。
读取大量数据时，在不加内存的情况下预先分配内存是很好的选择。
首先reaadLines函数可以获得数据的行数（注意L为大写）。先判断数据量。
lines&-readLines('item.csv')
comment.char：注释默认是#后面的内容，也可以设置为其他字符。若数据中没有注释，则令comment.char=''可以加快读取速度。
#若不包含注释（默认为#），设置comment.cahr=''可能加快读取速度，也可以指定注释字符
data3&-read.csv('item.csv',comment.char='')
nrows：读取最大行数，再加上header。读取大量数据时可以读取其中一部分。
data4&-read.csv('item.csv',comment.char='',nrows=10)#读取前10行数据和header
skip：指定从文件开头跳过的行数，再加上header。
#skip指定从文件开头（不包括header)跳过的行数
data5&-read.csv('item.csv',comment.char='',nrows=10,skip=2)#跳过前两行和header
colClasses：指示每一列的数据类型，先分析一部分数据得到数据类型，然后指定数据类型可以加快读取速度。另外：&NULL&指示跳过该列，不加引号的NA软件自动识别。
#colClasses指示每一列的数据类型
classes&-sapply(data9,class)
data6&-read.csv('user.csv',colClasses=classes)
#NULL跳过该列
data7&-read.csv('user.csv',colClasses=list('integer','NULL','factor'))
#不加引号的NA，软件自动识别该列
data8&-read.csv('user.csv',colClasses=NA)
scan函数：返回一个向量。当读取的数据为同一模式时，scan是最佳方式，默认读取数值型数据。
若想读取其他类型，使用what=参数指定。读取大数据文件时，若想跳过某一列数据，可以在what=参数列表中使用NULL。
scan函数通常用来读取数据矩阵，嵌入matrix函数中使用。
value&=scan('1.csv',what=c(f1=0,NULL,f3='',rep(list(NULL),6),f10=0))
#第一列、第十列为数值类型，f3=''表示第三列为字符型数据，第二列和第四列到第九列跳过。rep函数不能null，故用列表形式添加多个NULL
data&-matrix(scan(),ncol=5,byrow=TRUE)
#scan()返回一个向量，ncol=5表示组成的矩阵为五列，矩阵默认为按列存储也可通过设置byrow=TRUE为按列存储。
固定宽度读取数据：read.fwf函数，header=参数，as.is=参数,sep=参数等，同read.table。widths=参数是一个向量，向量值是要读入的字段宽度，负数表示跳过。
读取Excel文件
如果可能的话尽量将Excel文件另保存为CSV文件，方便导入。但是无论保存为CSV还是TXT文件，都只能保存当前活动的工作表。
readxl包&可以很方便的读取,且各个系统都通用。如果只是读取的话，无疑是非常方便的方法。
只需要下载readxl包，用read_excel函数读取就可以了，并且同时支持老版本的.xls格式和新版本的.xlsx格式。
#下载和引用
install.packages("readxl")
library(readxl)
#读取Excel
read_excel("old_excel.xls")
read_excel("new_excel.xlsx")
#sheet参数，指定sheet名或者数字
read_excel("excel.xls",sheet=2)
read_excel("excel.xls",sheet="data")
# If NAs are represented by something other than blank cells,
# set the na argument
read_excel("excel.xls", na = "NA")
RODBC包：只基于Windows
1.安装包和引用RODBC包,安装不加引号，引入不加引号。
2.连接Excel表格文件。.xls格式的Excel用odbcConnectExcel函数，.xlsx格式的Excel用odbcConnectExcel2007函数。
3.读取数据：sqlFetch函数，其中默认Excel表格第一行作为列的变量名。
4.断开连接。
#安装和引用RODBC包，安装不加引号，引入不加引号
install.packages("RODBC")
library(RODBC)
connect&-odbcConnectExcel('secert.xls')
#读取Excel表格，其中A为Sheet名（支持中文）
sqlFetch(connect,'A')
#关闭R与Excel表格的连接
odbcClose(connect)
XLConnect包：
1.安装包和引用XLConnect包。
2.连接Excel表格文件：loadWorkbook函数
3.读取数据：readWorksheet函数（connect,'Sheet名'）,同样默认Excel表格第一行作为列的变量名。
各个系统通用，并且不只是支持读取，也可以写入。
#安装和引用XLConnect包
install.packages('XLConnect')
library(XLConnect)
connect&-loadWorkbook('secert.xlsx')
#读取，A为Sheet名
readWorksheet(connect,'A')
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