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  • > save(a,file= 'd://data//dumData.Rdata')
  • > rm(a) #将对象a从R中删除
  • > load( 'd://data//dumData.Rdata')
  • > print(a)
  • [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

  • 2.CSV文件的导入与导出

    下面创建df1的数据框,通过函数write.csv()保存为一个.csv文件,然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。

    [ruby] view plain copy
  • > var1 <- 1:5
  • > var2 <- (1:5)/10
  • > var3 <- c( "R and", "Data Mining", "Examples", "Case", "Studies")
  • > df1 <- data.frame(var1,var2,var3)
  • > names(df1) <- c( "VariableInt", "VariableReal", "VariableChar")
  • > write.csv(df1, "d://data//dummmyData.csv",row.names = FALSE)
  • > df2 <- read.csv( "d://data//dummmyData.csv")
  • > print(df2)
  • VariableInt VariableReal VariableChar
  • 1           1          0.1        R and
  • 2           2          0.2  Data Mining
  • 3           3          0.3     Examples
  • 4           4          0.4         Case
  • 5           5          0.5      Studies
  • library(RODBC)
  • connection <- odbcConnect(dsn= "servername",uid= "userid",pwd= "******")
  • query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."
  • # or read query from file
  • # query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999)
  • myData <- sqlQuery(connection, query, errors = TRUE)
  • odbcClose(connection)
  • sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

    R语言数据储存与读取

    1 首先用 getwd () 获得当前目录 ,用 setwd ("C:/data") 设定当前目录

    2 数据保存

    创建数据框d

    >d <- data.frame (obs = c(1, 2, 3), treat = c("A", "B", "A"), weight = c(2.3, NA, 9))

    2.1 保存为简单文本

    > write.table (d, file = "c:/data/foo.txt", row.names = F, quote = F) # 空格分隔

    > write.table (d, file = "c:/data/foo.txt", row.names = F, quote = F, sep="\t")  # tab 分隔的文件

    2.2 保存为逗号分割文本

    > write.csv (d, file = "c:/data/foo.csv", row.names = F, quote = F)

    2.3 保存为R格式文件

    > save (d, file = "c:/data/foo.Rdata")

    2.4 保存工作空间镜像

    >save.image( ) = save(list =ls(all=TRUE), file=".RData")

    3 数据读取

    读取函数主要有: read.table ( ), scan ( ) ,read.fwf( ), readLines ().

    3.1 用 read.table( ) 读 "c:\data” 下houses.dat

    >setwd("C:/data"); HousePrice <- read.table(file="houses.dat")

    如果明确数据第一行做表头,则使用header选项

    >HousePrice <- read.table("houses.dat", header=TRUE)

    read.table( ) 变形有: read.csv( ),read.csv2( ), read.delim( ), read.delim2( ).前两读取逗号分割数据,后两个读取其他分割符数据。

    3.2  用scan( ) 比read.table( ) 更灵活。

    但要指定 变量类型:如:C:\data\data.dat:

    M 65 168

    M 70 172

    F 54 156

    F 58 163

    >mydata <- scan("data.dat", what = list("", 0, 0))

    >mydata <- scan("data.dat", what = list(Sex="", Weight=0, Height=0))

    3.3 用read.fwf( )读取文件中一些固定宽度数据

    如:C:\data\data.txt:

    A1.501.2

    A1.551.3

    B1.601.4

    >mydata <- read.fwf("data.txt", widths=c(1, 4, 3), col.names=c("X","Y","Z"))

    4 excel格式数据读取

    4.1 利用剪切板

    选择excel数据,再用(CTRL+C)复制。在R中键入命令:

    >mydata <- read.delim("clipboard")

    4.2 使用程序包 RODBC.

    如: c:\data\body.xls

    Sex Weight Height

    M 65 168

    M 70 172

    F 54 156

    F 58 163

    > library(RODBC)

    > z <- odbcConnectExcel("c:/data/body.xls")

    > foo <- sqlFetch(z, "Sheet1")

    > close(z)

    To an Excel Spreadsheet 保存为Excel文件:

    library(xlsx)    #   注意: 软件包需要安装
    write.xlsx(mydata, "c:/mydata.xlsx") #   参考: https://danganothererror.wordpress.com/2012/02/12/write-data-frame-to-excel-file/

    The WriteXLS function from the WriteXLS package (link: http://cran.r-project.org/web/packages/WriteXLS/index.html ) can write data to Excel.

    Alternatively, write.xlsx from the xlsx package (link: http://cran.r-project.org/web/packages/xlsx/ ) will also work.

    1 writeLines 会在最后一行/或者每行末尾加一个换行符

    # fileConn<-file(output_fasta)
    # writeLines(mystr, fileConn)
    # close(fileConn)

    2 另外一个写文件的方法是sink,不会在行末加换行符

    sink(output_fasta)
    cat(mystr)
    sink()

    write is a wrapper for cat , which gives further details on the format used.

    save for writing any R objects, write.table for data frames, and scan for reading data.