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R语言数据存储与读取

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)


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