在应用统计学中,数据量一般是比较大的,变量也很多。如果用上述方法来建立数据集,好像辛苦了一些。上述方法适用于少量数据、少量变量的分析。对于大量数据和变量,一般应在其他软件中输好,再读R中处理。
1、 读入输好的纯文本文件 若数据已经输入一个纯文本文件“c:/test.txt”。其格式如下: Price Floor Area Rooms Age Cent.heat
01 52.00 111.0 830 5 6.2 no
02 54.75 128.0 710 5 7.5 no
03 57.50 101.0 1000 5 4.2 no
04 57.50 131.0 690 6 8.8 no
05 59.75 93.0 900 5 1.9 yes
其中第一行为变量名,第一列为记录序号。 则利用read.table( )函数可读入数据,如: read.table(“c:/test.txt”)->test 便把数据集读入,并命名为test。 注:文件的后缀不必一定要.txt,关键文件要为纯文本,里面不能有特殊格式符。
如果数据文件中没有第一列记录序号,如: Price Floor Area Rooms Age Cent.heat
52.00 111.0 830 5 6.2 no
54.75 128.0 710 5 7.5 no
57.50 101.0 1000 5 4.2 no
57.50 131.0 690 6 8.8 no
59.75 93.0 900 5 1.9 yes
则命令语句为: read.table(“c:/test.txt”, header=TRUE)->test
系统根据每个变量第一个值的类型,自动识别变量类型,如以上数据集中,除最后一个“Cent.hear”是字符变量,其他均为数值变量。
2、 读入其他格式的数据库 要读入其他格式数据库,必须先安装“foreign”模块。它不属于R的8个内在模块,需要在使用前安装。 安装方法很简便,只需键入命令: library(foreign) 即可。
Epi info: R可读入epi5和6的数据库。命令如下: read.epiinfo(“文件名.rec”) 即可。 要给数据集一个名字,则是: read.epiinfo(“文件名.rec”)->名称 例如: read.epiinfo(“d:/ttt.rec”)->ttt
Stata: R可读入Stata5,6,7的数据库。命令如下: read.dta(“文件名.dta”)
SAS: 对于SAS,R只能读入SAS Transport format(XPORT)文件。所以需要把普通的SAS数据文件(.ssd和.sas7bdat)转换为Transport format(XPORT)文件,再用命令: read.xport( ) SPSS: read.spss( )可读入SPSS数据文件。
读入数据文件后,使用 数据集名$变量名 ,可使用各个变量。如: mean(ttt$age) 便是计算数据集ttt中的变量age的均数。 |
|
来自: gearss > 《R语言情况和基本各种函数简单介绍》