京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言之读取Excel及csv数据
1、读取R内置数据 data()
data() #查看数据集列表
data(mtcars) #载入数据集
如用library()载入程序包后,可用data(package=”“)查看包内附带的数据集。
library(vcd)
data(package="vcd") #查看vcd包中的数据集
data(Arthritis,package = "vcd") #载入数据集Arthritis
2、键盘输入数据
a、调用文本编辑器edit()。
首先必须创建一个空的数据框或者矩阵,且数据框或者矩阵中的变量名与变量类型必须与最终数据集一致。下列代码创建了一个名为mydata的数据框,数据框里保存了姓名,英语成绩,数学成绩三个变量,且通过调用文本编辑器edit()可修改或增加变量。
mydata<-data.frame(name=character(0),English=numeric(0),Math=numeric(0)) #创建一个空的数据框
mydata<-edit(mydata)
mydata
程序运行结果如下:

可在此数据编辑器中直接输入数据,或者通过单击来修改变量名或者变量类型,也可以增加变量。
b、直接在程序中嵌入数据,代码如下:
> mydatatext<-"
+ name English Math
+ 张三 92 93
+ 李四 80 92
+ "
> mydata<-read.table(header=T,text=mydatatext)
> mydata
name English Math
1 张三 92 93
2 李四 80 92
3、导入带分隔符的文本文件(ASCII)
使用read.table()导入一个带分隔符的文本文件,其输出类型为数据框。语法如下:
read.table(file , header=F , sep=”” ,quote , row.names , col.names , na.strings=”NA” , colClasses , skip , stringsAsFactors=T, blank.lines.skip=T, strip.white=F, text,…)
下面使用read.table()来读取一个分隔符为逗号,名为“分数”的csv文件,代码如下:
>mydata<-read.table(header=T,file="C:\\Users\\mx\\Desktop\\分数.csv",sep=",") #路径中的单右斜杠“\”需换成双右斜杠“\\”或者单左斜杠“/”。文件名后一定要加上扩展名
> mydata
name English Math
1 张三 92 93
2 李四 80 92
与read.table()用法类似的函数还有read.csv(),read.delim()。
*
*4、读取Excel数据read.xlsx()
a、将其保存为csv格式,用前文所描述的方法读取
b、直接用read.xlsx()读取。读取前确保已安装“xlsxjars”,”rJava”,”xlsx”包,且第一次使用前需确保配置了Java环境。下载安装的Java的位数必须与电脑位数、R的位数一致。
语法: read.xlsx(file, n),其中n表示要读取的工作表序号。
如用read.xlsx()读取以上名为“分数”的.xlsx形式,代码如下:
> library(xlsxjars)
> library(rJava)
> library(xlsx)
> mydata<-read.xlsx("C:\\Users\\mx\\Desktop\\分数.xlsx",1,encoding="UTF-8") #encoding="UFT-8"调整中文字集符,防止表格中的中文读取时乱码
> mydata
name English Math
1 张三 92 93
2 李四 80 92
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15