R 语言读取数据的几种方式简介

R 语言数据输入的几种方式简介，但愿能对你们有所帮助

$使用键盘输入数据

mydata<-data.frame(age=numeric(0))

edit(mydata)

$从带分隔符的文本文件中导入数据 （.csv文件）

你可使用read.table()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。其语法以下：

mydataframe<-read.table(file,header=logical_value,sep="delimiter",row.names="name")

其中，file是一个带分隔符的ASCII文本文件，header是一个代表首行是否包含了变量名的逻

辑值（TRUE或FALSE），sep用来指定分隔数据的分隔符，row.names是一个可选参数，用以指

定一个或多个表示行标识符的变量。

参数sep容许你导入那些使用逗号之外的符号来分隔行内数据的文件。你可使用

sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个

空格、制表符、换行符或回车符。

$导入Excel数据

读取一个Excel文件的最好方式，就是在Excel中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，你也可使用RODBC包来访问Excel文件。

电子表格的第一行应当包含变量/列的名称。

首先，下载并安装RODBC包。

install.packages("RODBC")

你可使用如下代码导入数据：

channel<-odbcConnectExcel("e:/patientA.xls")

若是是 EXCEL 2007 能够用

install.packages("xlsx")

library(xlsx)

read.xlsx("来读取文件")

$导入XML数据

www.omegahat.org/RSXML

$从网页抓取数据

www.programmingr.com

$导入SPSS数据

SPSS数据集能够经过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可使用Hmisc包中

的spss.get()函数。函数spss.get()是对read. spss()的一个封装，它能够为你自动设置

后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后获得数据分析人员所指望的结果。

$导入SAS数据

R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中

的sas.get()。

$访问数据库管理系统

R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括Microsoft SQL Server、Microsoft

Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB二、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包经过原

生的数据库驱动来提供访问功能，另外一些则是经过ODBC或JDBC来实现访问的。使用R来访问存

储在外部数据库中的数据是一种分析大数据集的有效手段

ODBC接口

在R中经过RODBC包访问一个数据库也许是最流行的方式，这种方式容许R链接到任意一种

拥有ODBC驱动的数据库，其实几乎就是市面上的全部数据库。

第一步是针对你的系统和数据库类型安装和配置合适的ODBC驱动——它们并非R的一部

分。若是你的机器还没有安装必要的驱动，上网搜索一下应该就能够找到。

针对选择的数据库安装并配置好驱动后， 请安装RODBC 包。你可使用命令

install.packages("RODBC")来安装它。

RODBC中的函数

odbcConnect(dsn,uid="",pwd="") 创建一个到ODBC数据库的链接

sqlFetch(channel,sqltable) 读取ODBC数据库中的某个表到一个数据框中

sqlQuery(channel,query) 向ODBC数据库提交一个查询并返回结果

sqlSave(channel,mydf,tablename=sqtable,append=FALSE)

将数据框写入或更新（append=TRUE）到ODBC数据库的某个表中

sqlDrop(channel,sqtable) 删除ODBC数据库中的某个表

close(channel) 关闭链接

DBI接口

DBI包为访问数据库提供了一个通用且一致的客户端接口。构建于这个框架之上的RJDBC包

提供了经过JDBC驱动访问数据库的方案。使用时请确保安装了针对你的系统和数据库的必要

JDBC驱动。其余有用的、基于DBI的包有RMySQL、ROracle、RPostgreSQL和RSQLite。这些

包都为对应的数据库提供了原生的数据库驱动，但可能不是在全部系统上均可用。详情请参阅

CRAN（http://cran.r-project.org）上的相应文档。