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    2021-10-23 23:20:40
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  • R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据R软件导入数据1.Rcmdr安装包导入数据:1.安装Rcmdr包,输入:install.packages(“Rcmdr”)回车接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了。2.接着运行,输入:...

    R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据

    R软件导入数据

    1.Rcmdr安装包导入数据:

    1.安装Rcmdr包,输入:

    install.packages(“Rcmdr”)

    回车

    接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了。

    2.接着运行,输入:

    library(Rcmdr)

    回车

    就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法。

    以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可。

    ————————————————————————————

    2.鼠标导入:

    另外数据导入还可以采用如下方式:read.table(choose.files())

    ——————————————————————————————

    3.更改目录,语句导入:

    手动方式定义自己的默认文档。导入数据。

    1.右键R软件快捷方式=》属性=》起始位置=》输入目录名如:D:/data

    2.打开R

    3.输入 getwd() 回车怎么样,默认目录变成D:/data了吧。

    4.输入read.table(“文件名.格式”)回车。导入成功。

    以后只需把数据这个默认文件夹就可以了。

    若想将数据转化为对数形式,输

    入下面语句:

    关键词:R软件 [] [,] 对数 log[,

    da=read.table(“x.txt”,header=T)

    注:da是这里取的名字。

    读取数据时,txt文件第一行可以是数据标签。header=T则会从第二行开始取数据,否则从第一行开始取。

    >daa=log(da[,1])

    这里[,]是什么意思呢?维度的意思。

    7bcfbb640b6deedc2086c6dfce79c2b3.png

    R软件初步:导入数据

    因为我的txt数据只有一列所以我这里输入的是[,1]

    好了这样就转化为对数形式了。

    请问R软件如何导入数据,我在论坛中看到了相应的问答,但是没有得到答案,请大家帮忙,谢谢!说是要放在一个目录下,是什么意思,是将数据与R安装放在一个目录下吗?

    文件不需要跟R安装文件放在同意文件夹下。 你只需要把R的working directory 改成数据所在文件夹就行了。

    有几种不通的读入方法,根据你的数据类型, read, read.csv, read.table…..

    若果数据是.csv,如下:

    read.csv“” 应该就可以了。

    R的working directory 在哪里??

    就是R软件→文件→改变工作目录→数据所在的目录,前面说的working directory就是工作目录

    首先看你的数据文件是什么类型,假如是txt文档并且放在C盘目录文件下,程序就是 read.table(“C:/***.txt”)

    如果是SPSS文件就是read.spss(“C:/***,sav”)

    如何用R软件导入excel数据表中数据

    请问如何在R中引用电子表格中的数据,我看了有关数据导入的文献,可是不太明白,期盼知道的同仁给予说明!

    把EXCEL数据转换成单表格格式.csv,然后利用read.csv读入

    我有一篇关于R数据导入导出的文章,可是写的不是很详细,

    还想请教一下 如何对指定目录的数据导入

    我用read.table(“file”…)格式导入 可是显示 文件不存在 但事先我已经将文件放在 文件bin 中了

    excel表可以先转化成“文本文件(制表符分隔)”,

    用函数read.delm()读该文本文件!

    即>rd

    如果你有什么细节的问题可以采用help命令,help(read.table)

    可以下载这个包 xlsReadWrite

    然后可以用read.xls

    将excel表格转换成“文本文件(制表符分隔)”,

    用read.table(“.txt 文件的绝对路径”,header=T)

    或者转换成.csv也行,用法与read.table()一样

    只需改成read.csv()即可

    一定要用绝对路径,否则运行出错,最好放在R 文件区

    试试 用 package “XLConnect”, 不过总会出现一些问题:比如script 无法保存,R界面无法正常工作

    library(XLConnect)

    wd

    setwd(wd)

    dir()

    fnm

    fnm

    wb1

    gini.header

    gini

    library(RODBC)

    随便起个名 = odbcConnectExcel(file.choose())

    sqlTables(上面那个名)

    随便起个名 = sqlFetch(上面那个名, “excel里的文件名”)

    第一种方法:首先将当前工作目录更改所使用的文件下,利用change directory修改工作目录。

    第二种方法:在read.table()中给出路径。路径中的“\”必须全部用”/”替换。

    excel另存为.CSV

    R命令:read.csv(file.choose()) 【如果第一行为标题行,命令为:read.csv(file.choose(),header=TRUE)】

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  • R如何导入SPSS文件?

    千次阅读 2021-01-17 19:28:44
    > rm(list=ls())> library(foreign)> data.spss > head(data.spss)manufact modelsales resale type price engine_s horsepow wheelbas1 Acura Integra 16.919 1...

    > rm(list=ls())

    > library(foreign)

    > data.spss

    > head(data.spss)

    manufact             model  sales resale       type price engine_s horsepow wheelbas

    1 Acura         Integra           16.919 16.360 Automobile 21.50      1.8      140    101.2

    2 Acura         TL                39.384 19.875 Automobile 28.40      3.2      225    108.1

    3 Acura         CL                14.114 18.225 Automobile    NA      3.2      225    106.9

    4 Acura         RL                 8.588 29.725 Automobile 42.00      3.5      210    114.6

    5 Audi          A4                20.397 22.255 Automobile 23.99      1.8      150    102.6

    6 Audi          A6                18.780 23.555 Automobile 33.95      2.8      200    108.7

    width length curb_wgt fuel_cap mpg  lnsales     zresale      ztype      zprice   zengine_

    1  67.3  172.4    2.639     13.2  28 2.828437 -0.14956062 -0.5926188 -0.41045828 -1.2070012

    2  70.3  192.9    3.517     17.2  25 3.673360  0.15733558 -0.5926188  0.07032257  0.1331567

    3  70.6  192.0    3.470     17.2  26 2.647167  0.01327335 -0.5926188          NA  0.1331567

    4  71.4  196.6    3.850     18.0  22 2.150366  1.01734341 -0.5926188  1.01794859  0.4203334

    5  68.2  178.0    2.998     16.4  27 3.015388  0.36513442 -0.5926188 -0.23695910 -1.2070012

    6  76.1  192.0    3.561     18.5  22 2.932792  0.47863799 -0.5926188  0.45703760 -0.2497456

    zhorsepo    zwheelba      zwidth    zlength   zcurb_wg    zfuel_ca       zmpg

    1 -0.8103784 -0.82278892 -1.11533688 -1.1125568 -1.1721235 -1.22222719  0.9705266

    2  0.6887312  0.08019843 -0.24624321  0.4136772  0.2204185 -0.19339977  0.2700372

    3  0.6887312 -0.07684285 -0.15933384  0.3466718  0.1458746 -0.19339977  0.5035336

    4  0.4241825  0.93083869  0.07242447  0.6891438  0.7485693  0.01236571 -0.4304523

    5 -0.6340126 -0.63957410 -0.85460878 -0.6956344 -0.6027356 -0.39916525  0.7370301

    6  0.2478166  0.15871907  1.43400456  0.3466718  0.2902042  0.14096914 -0.4304523

    >

    展开全文
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    在使用R的时候,我们肯定需要导入数据,现在总结一下如何导入不同类型的数据:1.使用键盘输入数据在导入数据比较少的时候,我们使用这种方法。R中的函数 edit() 会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体...

    在使用R的时候,我们肯定需要导入数据,现在总结一下如何导入不同类型的数据:

    1.使用键盘输入数据

    在导入数据比较少的时候,我们使用这种方法。R中的函数 edit() 会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体步骤如下:

    (1) 创建一个空数据框(或矩阵) ,其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致;

    (2) 针对这个数据对象调用文本编辑器,输入你的数据,并将结果保存回此数据对象中。在下例中,你将创建一个名为 mydata 的数据框,它含有三个变量: age (数值型) 、 height(字符型)和 weight (数值型) 。然后通过edit()函数调用文本编辑器,键入数据,最后保存结果。编辑器界面如下,我们在这个界面可以输入变量值,也可以改变变量类型。

    mydata

    edit(mydata)

    131116165_1_2018042405174182

    需要注意的是函数 edit() 事实上是在对象的一个副本上进行操作的。如果你没有将它其赋值到一个对象,你的所有修改将会全部丢失!

    2.导入带分隔符的文本文件数据/CSV文件

    read.table() 可以从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。其语法如下:

    read.table(file,header=value,sep="delimter",row.names="name")

    file表示文件名,header表示表的首行是否包含变量值的逻辑值,sep 用来指定分隔数据的分隔符, row.names

    用以指定一个或多个表示行标识符的变量,是个一可选参数,他还有许多参数,可以通过帮助文档进行查看。

    3.导入Excel数据

    虽然Excel可能是世界上最流行的数据分析工具,但R如果直接读取Excel数据还是比较困难的。

    但我们可以在Excel中将数据将其导出为一个逗号分隔文件(csv) ,并使用前文描述的方式将其导入R中。在Windows系统中,你也可以使用 RODBC 包来访问Excel文件。但它好像只能在32位的R软件上面使用。虽然也有一些包可以这些问题,比如gdata,XLConnect,xlsReadWrite等,但它的有许多前提要求,比如java环境,Per,或者32-bit R。因此一般情况将数据转换为csv文件或者将数据导入到数据库在导入在R。

    4.导入XML数据

    强大的R中有若干用于处理XML文件的包。 XML 包允许用户读取、写入和操作XML文件。因为我还没有遇到这种数据,因此还不太清楚xml包大体如何使用,感兴趣的朋友可以下载xml包,通过帮助文档进行学习。

    5.从网页抓取数据

    不仅python可以爬取网页数据,R也可以在Web数据抓取。在这个的过程中,用户可以从互联网上提取嵌入在网页中的信息,并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析。 完成这个任务的一种途径是使用函数 readLines()下载网页,然后使用如 grep() 和 gsub() 一类的函数处理它。对于结构复杂的网页,可以使用RCurl 包和 XML 包来提取其中想要的信息。也可以在这里了解更多信息http://www.programmingr.com/

    6.导入SPSS数据

    我们可以调用通过 foreign 包中的函数 read.spss() 将SPSS数据集可以导入到R中,也可以使用 Hmisc 包中的 spss.get()

    函数。函数 spss.get() 是对 read. spss() 的一个封装,它可以为你自动设置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果。使用的时候我们只需要安装Hmisc 包,在较新的R中foreign 包已被默认安装。

    mydata

    这段代码中,data.sav 是要导入的SPSS数据文件, use.value.labels=TRUE 表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子, mydataframe 是导入后的R数据框。

    7.读入数据库数据

    在访问数据库的时候,我们都需要一个odbc驱动 我们需要下载安装RODBC包。这一块可以参考我写的另一篇博文。如何使用R来连接各个数据库

    展开全文
  • 为什么同一生存资料,同一分析方法(生存曲线K-M),SPSS得出的置信区间和R得出的不一致?
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    千次阅读 2020-06-29 17:00:18
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