京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言学习系列之本地数据获取
任何数据分析工作之前,都得把数据先读取进来你才能进行后续的分析工作。所以本文简要介绍在R中如何对本地文件进行获取,希望可以给刚刚接触R语言的同学一点启发。
一、控制台的输入与输出
何为控制台的输入与输出呢?你可以简单的理解成在屏幕上进行操作让数据可以直接输入或输出的方法。
一般输入时采用readline()函数与scan()函数,它们的区别如下:

如上我们可以发现这两个函数的区别,readline()只能输入单个数据,可以为数值也可以为字符串,并且最后会将输入的数据转化为字符串的格式。而scan()可以输入多个数据,但只能是数值,最后会以数值型输出。
一般输出时采用print()与cat()的方法,两个方法的区别是cat()可以将内容粘合起来。如下所示:

如上可以比较,print()就是直接打印,与别的语言打印语句一致。此外,我们建立一个文件链接,文件名为output.txt,之后再用cat()向文件输出数据并且使用制表符‘/t’将内容粘合起来。最后关闭文件链接。才看本地文件存入地址。结果如下:

二、数据表的读写


我们还是使用自带的iris数据集做测试,使用write.table()写入数据,命名为iris.csv ,再使用read.table()将数据集读回来赋给变量data。
在读数据时有两个小技巧:1、当你在读其他路径下的文件时可以采用
read.table(file.choose(),sep = ',')
这样的方法,R会自动弹出一个选择文件框供你选择。2、Windows操作系统下可以直接对需要的数据部分在Excel中复制然后在R中读取。
data <- read.table('clipboard')
注意此方法适用于小数据集,因为计算机的剪切板容量是有限的。
三、数据库的读写
有时候会出现需要读取MySQL数据库中的数据,这里提供给你一些方法与思路。具体如何去操作百度文库里面多得飞起,我就不一一介绍了(好吧,我还是懒!!!)
有两种方法:1、你可以直接将数据库中的数据写个sql语句读出来存入csv文件,再用之前的方法进行读取。2、R也提供直接能够操作数据库的包‘RODBC’。首先你要安装‘RODBC’包,之后下载MySQL ODBC 驱动,再配置ODBC。一切搞定后在R中调用‘RODBC’包,输入数据库访问参数,再写一个sql语句将你需要的数据读出来即可。
四、读取Excel文件
这里总结一下之前读取Excel文件的方法再介绍一个个人认为比较好用的包‘openxlsx’。这个包的读取速度比较快。
读取Excel文件的方法有:1、数据小时,可以使用直接复制在R中采用‘clipboard’的方法,注意此方法适用于Windows用户。2、数据大的时候,将Excel文件存为csv文件再用read.table()的方法进行读取。3、若想直接读写,可以调用‘openxlsx’包
library(openxlsx)
data <- read.xlsx(file.choose(),sheet = 1)
五、如何读取SPSS,SAS中的数据文件
当需要读取SPSS,SAS中的数据时,推荐使用‘foreign’包,其中有大量读取外部数据的函数。
library(foreign)
statadata <- read.dta('c/temp/statafile.dta')
spssdata <- read.spss('c/temp/spssfile.sav')
sasdata <- read.xport('c/temp/sasfile.xpt')
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14