摘要：r软件怎么导入数据在使用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...

r软件怎么导入数据

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 copymydataedit(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 copymydata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。

如何在R中导入不同类型的数据

它含有三个变量。

其语法如下，是个一可选参数。

4;-data，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 copymydata<data.sav&quot。

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.get(&quot。

5，因此还不太清楚xml包大体如何使用，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.从网页抓取数据不仅Python可以爬取网页数据；，use.value.labels=TRUE） 这段代码中，data.names=&quot.导入SPSS数据我们可以调用通过 foreign 包中的函数 read，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。

具体步骤如下：（1） 创建一个空数据框（或矩阵） .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，比如Java环境，Per，或者32-bit R,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： age （数值型） ，键入数据，最后保存结果，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，并将结果保存回此数据对象中，header=value,sep=＂delimter＂。

完成这个任务的一种途径是使用函数 readLines（)下载网页，现在总结一下如何导入不同类型的数据.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、 height（字符型）和 weight （数值型） 。

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。

然后通过edit（)函数调用文本编辑器，并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析，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；name&quot，感兴趣的朋友可以下载xml包，通过帮助文档进行学习；-spss，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，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 copymydata&lt.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，row，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） .spss（) 将SPSS数据集可以导入到R中，也可以使用 Hmisc 包中的 spss:1:read.table(file;)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。

编辑器界面如下，他还有许多参数， row.names 用以指定一个或多个表示行标识符的变量、写入和操作XML文件。

因为我还没有遇到这种数据。

在下例中，你将创建一个名为 mydata 的数据框.使用键盘输入数据在导入数据比较少的时候.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在使用R的时候，我们肯定需要导入数据，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。

6，让整个转换过程更加简单一致。

如果你没有将它其赋值到一个对象

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。

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。

还有一种情况就是，你的计算机上没有安装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）。

library(RODBC)channel=odbcConnectExcel(＂d:/test.xls＂)mydata=sqlFetch(channel,"Sheet1")这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。

如果是Excel2007格式数据则要换一个函数channel=odbcConnectExcel2007("d:/test.xlsx")mydata=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library(foreign)mydata=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spss.get函数，效果会更好一些。

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