R導入大數據

⑴ rdata類型的數據導入r的方法

1、手動輸入數據梁答升，創建一個名為rdata的數據框調用文本編輯器，鍵入數據最後保存結果。
2、通過點擊Environment選擇要導入的文件格式，選擇文件所在的路徑rdata，就可以快速導入文件r。橡老rdata文件存儲舉岩的是對象。

⑵ 怎麼用R語言導入Excel表

xlsx包不是R語言自帶的包，必須額外安裝xlsx包的依賴包也得安裝，依賴包裝好了才能載入xlsx包。

電腦：華為MateBook14

系統：Windows10

軟體：1.0R語言、xlsx包

1、首先，導入R語言需要載入xlsx包，沒有安裝這個包的，請用下面的代碼進行在線安裝：

install.packages("xlsx")，選擇China的任意一個鏡像站點，它會自動安裝穗隱其他所需的依賴包。

⑶ R語言如何導入TXT文件數據

如果是 Windows 下使用絕對路徑，要用 \\，比如 e:\\folder\\file.txt。Linux下不清楚。或者用/。
最好是把源數據文件復制一份放在工作目錄下，方便引用。這里有個 dirty trick，在放 TXT 文件的文件夾里新建 R script 文件（新建一個 TXT，把文件後綴改成 .R），然後雙擊這個 .R進入 R studio，默認的工作目錄就是這個文件夾了。同樣的，Windows 下適用，Linux 下不清楚。

⑷ 怎樣向R語言中導入excel中整理好的數據呢

R中有一個R包叫做xlsx，可以幫你解決這個問題；安裝之後，可以通過調用read.xlsx函數，類似於read.table函數，直接讀入excel數據，給你個簡單的示例：

read.xlsx()函數中，file後面指定excel文件名，sheetIndex指定讀取的是sheet幾，encoding='UTF-8'是為了能夠識別中文字元。

⑸ R語言的數據導入和導出

一、將excel中數據導入的做野讓法：
1.將excel的數據另存為csv文件（下面圖片中紅色方框中的為另存為）

由圖可以看出第一行的年齡作為了變數的名字，表示年齡等於後面的一系列整數
二、將R中數據導出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a為想要導出的數據，file=表沒核示導出的目的位置及文件名稱，此例為保存到桌面，文件名稱為resialsofCSVD，文件類型為csv文頌察局件。

⑹ 初學者R語言：外部數據導入

1.對於簡單文件，可以簡單讀取，ex1 <- read.table("ex1.txt")

2.對於復雜文件，ex1 <-read.table("文件名如ex1.txt",sep="\t"，header=T,row.names = 1，comment.char="!",sep="\t")

read.table默認分隔符為\t

sep="\t"目的為識別行，對同一表格運行有無此命令的兩種結果對比顯而易見

header=T目的為做培把第一行設置為表頭

比較復雜的文檔需要跳過有些部分的，根據需要掉過部分的特點，如此下圖文檔不需要的部分都有感嘆號， commeat.char="!"意思為跳過！那一行，去掉我們不需要的那部分， 即讀出了表達矩陣

設置第一列為列名的參數是row.names = 1

read.CSV（("文件名"，sep="，"）#因為CSV默認分隔符是逗號

save（b,file="b_input.Rdata)#把讀出來的文件b存為R語言專用數據文件，以後就可以直接load（file="b_input.Rdata）洞羨打開

library(readxl)#載入包，無法載入就安裝

a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把數據文件放在你打開納胡拍的R-project目錄下，不然讀取不到

⑺ 如何用R軟體導入excel數據表中數據

做分析沒有數據真是一大悲劇，正是無源之水、無根之木再加上無米之炊。通常我們搜尋到的數據格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。當然也會有從資料庫等其它途徑進來，這不在本文討論范圍內。x0dx0a一般的文本格式導入，都可以用read.table命令把數據扔進R裡面。Excel和Spss數據的話，可用相應軟體將文件打開，觀察數據結構後將其復制到剪貼板，然後一樣可以用read.table('clipboard')扔到R裡面。如果文件太大不好復制，那麼可以利用Excel和Spss的導出功能，將數據導出成文本格式。x0dx0a還有一種情況就是，你的計算機上沒有安豎源裝Excel或是Spss，這數據導入就要用到RODBC擴展包了。首先裝載RODBC包。然後輸入數據文件的絕對路徑（要注意是用/而不是\）來定義連接，最後用數據抓取命令獲取你需要的標簽頁數據內容(Sheet1)。x0dx0alibrary(RODBC)x0dx0achannel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")x0dx0amydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')這樣簡單的兩個步驟就可以將Excel數據亮咐導入R的mydata變數中。如果是Excel2007格式數據則要換一個函數x0dx0achannel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')x0dx0amydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')導入spss的sav格式數據則要用到foreign擴展包，載入後直接用read.spss讀取sav文件x0dx0alibrary(foreign)x0dx0amydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函數在很多情況下沒能將sav文件中的附加信息導進來，例如數據的label，那麼建議用Hmisc擴展包的敬纖純spss.get函數，效果會更好一些。

⑻ r語言如何導入excel數據

R語言可以使用read.xlsx()函數來讀取excel數據文件，也可以使用read.csv()函數來讀取csv格式的橘知纖數據文件。此圓仿外，還可以使用R包RODBC來連接資料庫，從而將數據文件存儲在資料庫中，便於管理和操作。另外，還可以使用R語言猛梁的XML包來解析XML格式的數據文件，從而將其導入R語言中進行處理分析。

⑼ 怎樣用r語言中導入fasta格式數據

• 一般，數據會保存在EXCEL中，如圖將數據整理好。整理好後要將數據另存為.csv格式才能被R語言識別接收。

  

⑽ 如何在R中導入不同類型的數據

在使用R的時候，我們肯定需要導入數據，現在總結一下如何導入不同類型的數據：
1.使用鍵盤輸入數據
在導入數據比較少的時候，我們使用這種方法。R中的函數 edit() 會自動調用一個允許手動輸入數據的文本編輯器。具體步驟如下：
(1) 創建一個空數據框（或矩陣） ，其中變數名和變數的模式需與理想中的最終數據集一致；
(2) 針對這個數據對象調用文本編輯器，輸入你的數據，並將結果保存回此數據對象中。在下例中，你將創建一個名為 mydata 的數據框，它含有三個變數： age （數值型） 、 height（字元型）和 weight （數值型） 。然後通過edit()函數調用文本編輯器，鍵入數據，最後保存結果。編輯器界面如下，我們在這個界面可以輸入變數值，也可以改變變數類型。
[plain] view plain
mydata<-data.frame(age=numeric(0),height=numeric(0),weight=numeric(0))
edit(mydata)
需要注意的是函數 edit() 事實上是在對象的一個副本上進行操作的。如果你沒有將它其賦值到一個對象，你的所有修改將會全部丟失！
2.導入帶分隔符的文本文件數據/CSV文件
read.table() 可以從帶分隔符的文本文件中導入數據。此函數可讀入一個表格格式的文件並將其保存為一個數據框。其語法如下：
read.table(file,header=value,sep="delimter",row.names="name")
file表示文件名，header表示表的首行是否包含變數值的邏輯值，sep 用來指定分隔數據的分隔符， row.names 用以指定一個或多個表示行標識符的變數，是個一可選參數，他還有許多參數，可以通過幫助文檔進行查看。
3.導入Excel數據
雖然Excel可能是世界上最流行的數據分析工具，但R如果直接讀取Excel數據還是比較困難的。
但我們可以在Excel中將數據將其導出為一個逗號分隔文件（csv） ，並使用前文描述的方式將其導入R中。在Windows系統中，你也可以使用 RODBC 包來訪問Excel文件。但它好像只能在32位的R軟體上面使用。雖然也有一些包可以這些問題，比如gdata,XLConnect,xlsReadWrite等，但它的有許多前提要求，比如Java環境，Per,或者32-bit R。因此一般情況將數據轉換為csv文件或者將數據導入到資料庫在導入在R。
4.導入XML數據
強大的R中有若干用於處理XML文件的包。 XML 包允許用戶讀取、寫入和操作XML文件。因為我還沒有遇到這種數據，因此還不太清楚xml包大體如何使用，感興趣的朋友可以下載xml包，通過幫助文檔進行學習。
5.從網頁抓取數據
不僅Python可以爬取網頁數據，R也可以在Web數據抓取。在這個的過程中，用戶可以從互聯網上提取嵌入在網頁中的信息，並將其保存為R中的數據結構以做進一步的分析。 完成這個任務的一種途徑是使用函數 readLines()下載網頁，然後使用如 grep() 和 gsub() 一類的函數處理它。對於結構復雜的網頁，可以使用RCurl 包和 XML 包來提取其中想要的信息。
6.導入SPSS數據
我們可以調用通過 foreign 包中的函數 read.spss() 將SPSS數據集可以導入到R中，也可以使用 Hmisc 包中的 spss.get() 函數。函數 spss.get() 是對 read. spss() 的一個封裝，它可以為你自動設置後者的許多參數，讓整個轉換過程更加簡單一致，最後得到數據分析人員所期望的結果。使用的時候我們只需要安裝Hmisc 包，在較新的R中foreign 包已被默認安裝。
[plain] view plain
mydata<-spss.get("data.sav",use.value.labels=TRUE)

這段代碼中，data.sav 是要導入的SPSS數據文件， use.value.labels=TRUE 表示讓函數將帶有值標簽的變數導入為R中水平對應相同的因子， mydataframe 是導入後的R數據框。