
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。
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。
R如何导入数据
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“<name_of_your_file>” 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<-read.delim(“.txt”) |
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<-choose.dir()
setwd(wd)
dir()
fnm<-dir()
fnm
wb1<-loadWorkbook(fnm[1])
gini.header<-readWorksheet(wb1,sheet=”gini”,startRow=1,endRow=1,rownames=F)
gini<-readWorksheet(wb1,sheet=”gini”,startRow=3,header=F)
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)】
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02