最近项目中运用到了R读取文件数据,所以把相关好用的.经过验证的方法总结了一下,有效避免下次入坑. 1. R读取txt文件 使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可,不需要加载额外的包. read.table("/home/slave/test.txt",header=T,na.strings = c("NA")) 1 注意,此处的na.strings = c("NA") 的意思是文件中的缺失数据都是用NA进行表示:在读

1.R语言读取文件,文件类型为.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 2.R语言读取文件,文件类型为.xlsx 方法一:可以把excle文件另存为.csv格式,然后使用read.csv()读取,文件转换可能会出现缺失值的情况 这里参数 header=T 即 header=TRUE ,意思是显示该数据集的头部 方法二:安装 readxl 包,然后使用 read_excel() 读取

在R语言数据管理(三):数据读写一博文中,我曾写到有关读取xls.xlsx文件时一般将文档改成csv文件读取,这是一般做法.csv文件也有其缺点,修改较为麻烦,当文件数据较大时尤为明显.而生活中必不可少的会出现xls文件,例如时间序列有关文件,且常常数据量较大.读取xls类文件,我想还是有必要学一下. 一般使用RODBC包来访问Excel文件,现在我们读取mydata.xls文件中第一个工作表中的数据,格式如下: library("RODBC") channel<-odbcCon

开学的时候,男神给了数据(.xlsx格式)让用R语言分析分析,作为编程小白,读了一天都没读近R,更别提如何分析了. 现在小伙伴们都喜欢读txt 和csv格式的,好多xlsx的表格读不进R,将xlsx格式另存为csv格式就可以读进去啦.但偶尔会有格式不兼容的情况,会干掉有些数据,导致我们最后跑出的结果和男神给的案例结果不一样.其中一种解决方法是(我认为好用的): (1)安装xlsx包时会提醒需要rJava包,而rJava包需要配置电脑的环境变量,没有环境变量会导致包装不上,装不上! 首先电脑要安装

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

解决的问题:需要读取某个大文件夹下所有子文件夹中的excel文件,并汇总,汇总文件中需要包含的2部分的信息:1.该条数据来源于哪个子文件夹:2.该条数据来源于哪个excel文件.最终,按照子文件夹单独保存汇总文件,或者只保存成一个汇总文件. 场景描述:抓取了各个APP的使用数据,分散地保存在各个文件夹中.文件格式如下: 第一级分类:文件夹名 第二级分类:文件夹下xlsx文件名 第三级分类:每个xlsx文件中每行(具体的每条数据),但其中并没有该APP属于的二级分类和一级分类,需要为每条数据添加二

R读取excel文件中数据的方法: 电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:E:\R workshop\mydata\biom excel数据为5乘2阶矩阵,元素为                         Year      biom                      2003     22.5                      2004     20.6                      2005     20.8                      

write.xlsx(x, file, sheetName="Sheet1", col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE) 1.想要将data1写da.xlsx的sheet1.data2写da.xlsx的sheet2中,如下 write.xlsx(x, file, sheetName="sheet1") write.xlsx(x, file, sheetName="sheet2&qu

路径问题 原始文件路径C:\Users\air\Desktop\1.txt R中有两种方法读取该路径 C:\\Users\\air\\Desktop\\1.txt C:/Users/air/Desktop/1.txt 1.(最易实现,不易出错)从剪贴板里读取 步骤:全选EXCEL里的内容,复制,在R中输入命令 2.转换成文本文件读取 此处报错,文本中包含嵌入的NULL符号,所以无法读取 解决方法:将内容从EXCEL拷贝到文本文件,而非直接另存为*.txt格式 下面仍有报错的话,是最后一行没有换行

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

1.R中安装RODBC包 install.packages("RODBC") 2.在Windows系统下安装MySQL的ODBC驱动 注意区分32位和64位版本: http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc 3.ODBC的系统配置 在Windows操作系统下:控制面板->管理工具->数据源(ODBC)->双击->添加->选中mysql ODBC driver一项 填写:data source name 一项填

R里面应该用/,而不是\ ,或者用两个\\   R区分大小写,所以应该用C:,而不是c:

1 数据的输入 1.1 键盘输入 首先新建一张空表: dat<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) 使用edit修改表,弹出数据编辑器: dat<-edit(dat) 填入数据之后,查看表: dat 12.读取文本文件  input.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 1.3 读取带分隔符的文本  scan.csv dtcsv<

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

问题: 一组学生参加了数学.科学和英语考试.为了给所有的学生确定一个单一的成绩衡量指标,需要将这些科目的成绩组合起来.另外,还想将前20%的学生评定为A,接下来20%的学生评定为B,以此类推.最后,希望按字母顺序对学生排序. Excel中的数据表(自己一个个敲的,最讨厌做的事情TT) StuId StuName Math Science English 1 John Davis 502 95 25 2 Angela Williams 465 67 12 3 Bull Jones 621 78 2

今天看的R语言.做个笔记. 使用R语言读取雅虎財经数据.分析微软公司(股票代码:MSFT)在2015年股价波动超过百分之十的日期. 然后通过检索新闻的方式,看看微软当天有什么新闻发生,导致股价波动. 首先,读入股价信息: getSymbols("MSFT",src="yahoo",from="2015-1-1",to="2015-12-31") 然后使用Cl读取收盘价格,使用Delt函数分析与前一日的差异. 最后,使用plot

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

0  引言 使用R语言.Python等进行数据处理的第一步就是要导入数据(也可以使用UCI数据集),下文主要根据R语言的帮助文档来介绍外部文件数据的导入方法和注意事项.下面先附上一些指令. 1 格式read.table read.table(file, header = FALSE, sep ="", quote = "\"'",dec = ".", skip = 0,strip.white = FALSE, blank.lines.s