csv、txt格式基本上是大多数语言支持的数据输入方式,甚至数据库入库出库也是这两种常见的格式,所以这才是通用的东西。csv就是Comma-Separated Values,就是以逗号分隔的数据表,所谓逗号分隔就是列和列之间以英文的逗号分隔。另外所有的excel文件都可以通过另存为的方式都可以保存为csv,然后通过csv读入R语言。 读取csv文件hospital <- read.csv('e:/业余/zimeiti/窥视数据背后的逻辑:基于r与python/bookwriting/第一章这样入门比《r导论》还简单/data/hospital.csv',="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" header="T," sep=',' ,="" stringsasfactors=""> R里面可以通过 读取txt文件hospital <- read.table('e:/业余/zimeiti/窥视数据背后的逻辑:基于r与python/bookwriting/第一章这样入门比《r导论》还简单/data/hospital.txt',="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" header="T," sep='\t' ,="" stringsasfactors=""> R里面可以通过 输出csv、txt文件write.csv(hospital, file = 'E:/业余/zimeiti/窥视数据背后的逻辑:基于R与python/bookwriting/第一章这样入门比《R导论》还简单/plot/hospital.csv',row.names = F)write.table(hospital, file = 'E:/业余/zimeiti/窥视数据背后的逻辑:基于R与python/bookwriting/第一章这样入门比《R导论》还简单/plot/hospital.txt',row.names = F)
输入输出RDatagetwd()setwd('D:/BF/Documents')a <- 1:3b=""><- c('a',="" 'b','b')alist=""><- list(a,="" b)save(hospital,="" alist,="" file='temp.RData' )rm(list=""> RData是R语言特有的一种数据存储格式,它能存储所有R语言环境中的对象,也就是说它不限制对象类型。这里我们要顺便介绍几个函数, 而在一些市场研究公司case by case的项目比较多,数据一般是以excel读取的格式xlsx存储的,很少有以数据库或csv或txt格式存储,这种情况下一种方式是将xlsx格式的文件存储为csv或txt读取,另外一种方式是直接读xlsx文件。 输入xlsx文件library(xlsx)temp <- read.xlsx('e:/业余/zimeiti/窥视数据背后的逻辑:基于r与python/bookwriting/第一章这样入门比《r导论》还简单/data/hospital.xlsx',sheetindex="1," ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" as.data.frame="T," header="T," encoding='UTF-8' )=""> xlsx包用于处理xlsx文件,你可以通过上面已经讲过的安装方式安装这个包,其中 以上我们讲解了各种文件的输入和输出,这样第一章的R基础部分基本上可以过关了,也就是说你对R语言的基础内容已经掌握的比较全面了。 |
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