京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言外部数据录入与格式修改
在使用R语言时出现的一些错误常常与数据的录入方式与格式有关,也有些错误是与对象的类型有关,本文小编为大家介绍读取外部数据的一些常用的方法以及对象类型的判断与转换。
拿到数据,首先了解我们的工作空间和工作路径
工作空间
ls()列出工作空间中的对象
rm()删除工作空间中的对象
rm(list=ls())删除空间中所有对象
save.image()保存工作镜像
sink()将运行结果保存到指定文件中
getwd()显示当前工作文件夹
setwd()设定工作文件夹
了解工作路径
1查看当前R工作的空间目录 getwd()
2将R工作的路径设置为d:/data/ setwd(“d:/data”)
第一种方式:读取外部数据
1 最为常用的数据读取方式是用read.table()函数或read.csv()函数读取外部txt或csv格式的文件。其中:
txt文件,制表符间隔
csv文件,逗号间隔
2 一些R程序包(如foreign)也提供了直接读取Excel, SAS, dbf, Matlab, spss, systat,Minitab文件的函数。
read.table()的使用
例:test.data<-read.table("D:/R/test2.txt",header=T)#header=T表示将数据的第一行作为标题。
read.table(file=file.choose(),header=T)#可以弹出对话框,提示选择文件
第二种方式 从外部读取数据
数据量较大时用read.table函数从外部txt文件读取
第1步将Excel中的数据另存为.txt格式(制表符间隔)或.csv格式。
第2步用read.table()或read.csv()函数将数据读入R工作空间,并赋值给一个对象。
有时需要对读入的数据进行操作,将某一向量转换成矩阵,如条件筛选,此时将遇到向量、矩阵和数据框的生成、条件筛选等。
四种类型的向量
字符型
character<-c("China", "Korea", "Japan","UK", "USA", "France", "India", "Russia")
数值型
numeric<-c(1, 3, 6, 7, 3, 8, 6, 4)
逻辑型
logical<-c(T, F, T, F, T, F, F, T)
复数型略
对象的类型的判断
对象类型判断#返回值为TRUE或FALSE
mode()
class()
is.numeric()
is.logical()
is.charactor()
is.data.frame()
对象类型转换
as.numeric()#转换为数值型
as.logical()
as.charactor()
as.matrix()
as.dataframe()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01