R导入大数据

⑴ rdata类型的数据导入r的方法

1、手动输入数据梁答升，创建一个名为rdata的数据框调用文本编辑器，键入数据最后保存结果。
2、通过点击Environment选择要导入的文件格式，选择文件所在的路径rdata，就可以快速导入文件r。橡老rdata文件存储举岩的是对象。

⑵ 怎么用R语言导入Excel表

xlsx包不是R语言自带的包，必须额外安装xlsx包的依赖包也得安装，依赖包装好了才能加载xlsx包。

电脑：华为MateBook14

系统：Windows10

软件：1.0R语言、xlsx包

1、首先，导入R语言需要加载xlsx包，没有安装这个包的，请用下面的代码进行在线安装：

install.packages("xlsx")，选择China的任意一个镜像站点，它会自动安装穗隐其他所需的依赖包。

⑶ R语言如何导入TXT文件数据

如果是 Windows 下使用绝对路径，要用 \\，比如 e:\\folder\\file.txt。Linux下不清楚。或者用/。
最好是把源数据文件复制一份放在工作目录下，方便引用。这里有个 dirty trick，在放 TXT 文件的文件夹里新建 R script 文件（新建一个 TXT，把文件后缀改成 .R），然后双击这个 .R进入 R studio，默认的工作目录就是这个文件夹了。同样的，Windows 下适用，Linux 下不清楚。

⑷ 怎样向R语言中导入excel中整理好的数据呢

R中有一个R包叫做xlsx，可以帮你解决这个问题；安装之后，可以通过调用read.xlsx函数，类似于read.table函数，直接读入excel数据，给你个简单的示例：

read.xlsx()函数中，file后面指定excel文件名，sheetIndex指定读取的是sheet几，encoding='UTF-8'是为了能够识别中文字符。

⑸ R语言的数据导入和导出

一、将excel中数据导入的做野让法：
1.将excel的数据另存为csv文件（下面图片中红色方框中的为另存为）

由图可以看出第一行的年龄作为了变量的名字，表示年龄等于后面的一系列整数
二、将R中数据导出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a为想要导出的数据，file=表没核示导出的目的位置及文件名称，此例为保存到桌面，文件名称为resialsofCSVD，文件类型为csv文颂察局件。

⑹ 初学者R语言：外部数据导入

1.对于简单文件，可以简单读取，ex1 <- read.table("ex1.txt")

2.对于复杂文件，ex1 <-read.table("文件名如ex1.txt",sep="\t"，header=T,row.names = 1，comment.char="!",sep="\t")

read.table默认分隔符为\t

sep="\t"目的为识别行，对同一表格运行有无此命令的两种结果对比显而易见

header=T目的为做培把第一行设置为表头

比较复杂的文档需要跳过有些部分的，根据需要掉过部分的特点，如此下图文档不需要的部分都有感叹号， commeat.char="!"意思为跳过！那一行，去掉我们不需要的那部分， 即读出了表达矩阵

设置第一列为列名的参数是row.names = 1

read.CSV（("文件名"，sep="，"）#因为CSV默认分隔符是逗号

save（b,file="b_input.Rdata)#把读出来的文件b存为R语言专用数据文件，以后就可以直接load（file="b_input.Rdata）洞羡打开

library(readxl)#加载包，无法加载就安装

a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把数据文件放在你打开纳胡拍的R-project目录下，不然读取不到

⑺ 如何用R软件导入excel数据表中数据

做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。x0dx0a一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。x0dx0a还有一种情况就是，你的计算机上没有安竖源装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。x0dx0alibrary(RODBC)x0dx0achannel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")x0dx0amydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据亮咐导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数x0dx0achannel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')x0dx0amydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')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x0dx0alibrary(foreign)x0dx0amydata=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扩展包的敬纤纯spss.get函数，效果会更好一些。

⑻ r语言如何导入excel数据

R语言可以使用read.xlsx()函数来读取excel数据文件，也可以使用read.csv()函数来读取csv格式的橘知纤数据文件。此圆仿外，还可以使用R包RODBC来连接数据库，从而将数据文件存储在数据库中，便于管理和操作。另外，还可以使用R语言猛梁的XML包来解析XML格式的数据文件，从而将其导入R语言中进行处理分析。

⑼ 怎样用r语言中导入fasta格式数据

• 一般，数据会保存在EXCEL中，如图将数据整理好。整理好后要将数据另存为.csv格式才能被R语言识别接收。

  

⑽ 如何在R中导入不同类型的数据

在使用R的时候，我们肯定需要导入数据，现在总结一下如何导入不同类型的数据：
1.使用键盘输入数据
在导入数据比较少的时候，我们使用这种方法。R中的函数 edit() 会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体步骤如下：
(1) 创建一个空数据框（或矩阵） ，其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；
(2) 针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。在下例中，你将创建一个名为 mydata 的数据框，它含有三个变量： age （数值型） 、 height（字符型）和 weight （数值型） 。然后通过edit()函数调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。编辑器界面如下，我们在这个界面可以输入变量值，也可以改变变量类型。
[plain] view plain
mydata<-data.frame(age=numeric(0),height=numeric(0),weight=numeric(0))
edit(mydata)
需要注意的是函数 edit() 事实上是在对象的一个副本上进行操作的。如果你没有将它其赋值到一个对象，你的所有修改将会全部丢失！
2.导入带分隔符的文本文件数据/CSV文件
read.table() 可以从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。其语法如下：
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变量值的逻辑值，sep 用来指定分隔数据的分隔符， row.names 用以指定一个或多个表示行标识符的变量，是个一可选参数，他还有许多参数，可以通过帮助文档进行查看。
3.导入Excel数据
虽然Excel可能是世界上最流行的数据分析工具，但R如果直接读取Excel数据还是比较困难的。
但我们可以在Excel中将数据将其导出为一个逗号分隔文件（csv） ，并使用前文描述的方式将其导入R中。在Windows系统中，你也可以使用 RODBC 包来访问Excel文件。但它好像只能在32位的R软件上面使用。虽然也有一些包可以这些问题，比如gdata,XLConnect,xlsReadWrite等，但它的有许多前提要求，比如Java环境，Per,或者32-bit R。因此一般情况将数据转换为csv文件或者将数据导入到数据库在导入在R。
4.导入XML数据
强大的R中有若干用于处理XML文件的包。 XML 包允许用户读取、写入和操作XML文件。因为我还没有遇到这种数据，因此还不太清楚xml包大体如何使用，感兴趣的朋友可以下载xml包，通过帮助文档进行学习。
5.从网页抓取数据
不仅Python可以爬取网页数据，R也可以在Web数据抓取。在这个的过程中，用户可以从互联网上提取嵌入在网页中的信息，并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析。 完成这个任务的一种途径是使用函数 readLines()下载网页，然后使用如 grep() 和 gsub() 一类的函数处理它。对于结构复杂的网页，可以使用RCurl 包和 XML 包来提取其中想要的信息。
6.导入SPSS数据
我们可以调用通过 foreign 包中的函数 read.spss() 将SPSS数据集可以导入到R中，也可以使用 Hmisc 包中的 spss.get() 函数。函数 spss.get() 是对 read. spss() 的一个封装，它可以为你自动设置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。使用的时候我们只需要安装Hmisc 包，在较新的R中foreign 包已被默认安装。
[plain] view plain
mydata<-spss.get("data.sav",use.value.labels=TRUE)

这段代码中，data.sav 是要导入的SPSS数据文件， use.value.labels=TRUE 表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子， mydataframe 是导入后的R数据框。