R的数据读入非常灵活,即可以在R软件中直接输入,也可以读入外部数据。

一、直接输入数据

①c()函数

②scan()函数

其功能类似c()函数,scan()实际上是一种键盘输入数据函数。当输入scan()并回车后,开始输入数据,数据之间用空格分开(c()函数用逗号分开)。输入完成后,连续两次回车,结束输入。

scan()函数还可以读入外部文本:

例如:x=scan(file="dat.txt")

如果源文件数据之间有逗号等分隔符,则读入时去掉分隔符:

x=scan(file="dat.txt",sep=", ")

二、读R包中的数据

本身含在基础包里面的数据可以直接输入数据集名称,如cars数据集。自己安装的包里的数据集,读取时需要先加载包。

三、导入外部数据

①文本文件

一般格式:mydataframe <- read.tabel(file,header=logical_value,sep="delimiter",row.names="name")。

file是一个带分隔符的ASCII文本文件,header则表明首行是否包含了变量名,sep用来指定分隔符。

②excel格式数据

一般常见的有xls、xlsx数据表,由于该格式较为复杂,应避免直接导入。通常的处理方法是将表格转化为csv格式文件。

在读xlsx文件时,需要安装xlsx包。读取/写入分别用read.xlsx和write.xlsx,但是这种方法读入数据速度较慢,不推荐。

③XML数据

install.packages("XML")

library(XML)

doc <- xmlRoot(xmlTreeParse("abc.xml"))

doc #显示xml数据

④网页抓取数据

⑤SAS

read.xport("dataname.xpt")

⑥SPSS

read.spss("dataname.sav")

也可以用Hmisc包中的spss.get函数

⑦Stata

library(foreign)

mydataframe <- read.dta("mtdata.dta")

2016.9.9 另外,向R中导入数据的权威指南参见可在http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf下载的R Data Import/Export手册,此手册对应的中译名为《R数据的导入和导出》,可在网上找到。

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