
R语言入门—数据的输入
R语言是强大的数据统计分析软件,拥有数据分析、数据处理、数据可视化等功能,广泛适用于各行业的数据分析处理。在掌握R语言的基本功能之前,我们有必要掌握数据输入与导入的方法,以降低我们数据获取或输入的工作量。结合R语言的基本包,我们简要的介绍一下,R如何导入不同数据的方法:
1.使用键盘输入数据
R中的函数edit()会自动调用一个允许手工输入数据的文本编辑器。 students.data<-data.frame(Number=character(0),
Name=character(0),
Gender=character(0),
Age=numeric(0),
height=numeric(0))
students.data<-edit(students.data)
窗口呈现:
也可以直接在程序中嵌入数据集。
students.datatxt<-"Number Name Gender Age height
300101 张三 男 14 160
300102 李四 男 13 152
300103 王五 男 13 150
300104 赵六 男 12 144
"
2.带分隔符的文本导入数据
R中可以用read.table()将带分隔符的文本导入数据。
grades<-read.table("studentgrades.csv",header=TRUE,row.names="StudentID",sep=",")
View(grades)
3.Excel数据导入数据
R中可以用read_excel()将带分隔符的文本导入数据。
library(readxl)student <- read_excel("E:/Trivial Matters/student.xlsx") View(student)
窗口呈现:
4.SPSS数据导入数据
R中可以用spss.get()将带分隔符的文本导入数据。
library(Hmisc)
data2<-spss.get("data2.sav",use.value.lables=TRUE)
View(data2)
窗口呈现:(省略)
5.SAS数据导入数据
R中可以用sas.get()将带分隔符的文本导入数据。
library(Hmisc)
data3<-sas.get("data3.csv",use.value.lables=TRUE)
View(data3)
5.Stata数据导入数据
R中可以用read.dta()将带分隔符的文本导入数据。
library(foreign)
data4<-read.dta("data4.dta")
R语言还可以执行HDF5数据、访问数据库管理系统与网页抓取数据的导入,更深层次的学习
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13