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spss、R语言、Python数据分析系列（3）：R语言从外部读取数据

2023-02-08 138
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简介： spss、R语言、Python数据分析系列（3）：R语言从外部读取数据

R语言作为一个专业的统计软件，具有很多从外部导入数据的方法，

下面具体学习总结和分享一下：

 

 1、读取txt文件

 

 data=read.table(文件，--------）;后面有很多可选择的参数，就不一一解释，大家可以使用help(read.table)查看相应的帮助


data=read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据/data02-02a.txt")
data
 V1 V2 V3   V4 V5
1  6  0 10 1.46 38
2 15  0 10 1.48 39
3  4  0 11 1.52 42
4  3  0 11 1.55 44
5 11  1 11 1.55 55
6 18  1 11 1.56 48


2、读取csv文件


同理，data=read.csv(文件，------------）；后面是可选参数


data1=read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据.csv")
data1
   X2008.1.7 X11.97 X12.14 X11.7 X11.9 X11.9.1
1   2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
2   2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
3  2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
4  2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
5  2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
6  2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
7  2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
8  2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
9  2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
10 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
11 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
12 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17
13  2008/1/7  11.97  12.14 11.70 11.90   11.90
14  2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
15  2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
16 2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
17 2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
18 2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
19 2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
20 2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
21 2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
22 2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
23 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
24 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
25 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17
26  2008/1/7  11.97  12.14 11.70 11.90   11.90
27  2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
28  2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
29 2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
30 2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
31 2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
32 2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
33 2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
34 2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
35 2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
36 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
37 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
38 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17
39  2008/1/7  11.97  12.14 11.70 11.90   11.90
40  2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
41  2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
42 2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
43 2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
44 2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
45 2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
46 2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
47 2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
48 2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
49 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
50 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
51 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17
52  2008/1/7  11.97  12.14 11.70 11.90   11.90
53  2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
54  2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
55 2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
56 2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
57 2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
58 2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
59 2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
60 2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
61 2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
62 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
63 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
64 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17
65  2008/1/7  11.97  12.14 11.70 11.90   11.90
66  2008/1/8  11.90  12.75 11.80 12.21   12.21
67  2008/1/9  12.10  13.03 12.05 12.94   12.94
68 2008/1/10  13.04  13.32 12.71 13.10   13.10
69 2008/1/11  13.15  14.15 13.15 13.93   13.93
70 2008/1/14  13.96  14.45 13.60 14.03   14.03
71 2008/1/15  14.00  14.18 13.70 13.97   13.97
72 2008/1/16  13.80  13.85 13.11 13.32   13.32
73 2008/1/18  13.27  13.73 12.20 12.80   12.80
74 2008/1/21  12.75  13.34 12.35 13.22   13.22
75 2008/1/22  13.08  13.20 11.90 11.90   11.90
76 2008/1/23  11.00  11.40 10.71 10.71   10.71
77 2008/1/24  11.30  11.47 11.00 11.17   11.17


3、读取excel文件（xls)

data2=odbcConnectExcel("C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据.xls")
#只能使用32位的windows系统；Error in 
data2=odbcConnectExcel2007("C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据.xls")
data2
df=sqlTables(data2)
table_test <- sqlFetch(data2, df$TABLE_NAME[1])
table_test
 2008 1 7 星期一 11#97 12#14  11#7  11#9 11#91
1       2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
2       2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
3       2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
4       2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
5       2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
6       2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
7       2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
8       2008-01-18 13.27 13.73 12.20 12.80 12.80
9       2008-01-21 12.75 13.34 12.35 13.22 13.22
10      2008-01-22 13.08 13.20 11.90 11.90 11.90
11      2008-01-23 11.00 11.40 10.71 10.71 10.71
12      2008-01-24 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17
13      2008-01-07 11.97 12.14 11.70 11.90 11.90
14      2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
15      2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
16      2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
17      2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
18      2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
19      2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
20      2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
21      2008-01-18 13.27 13.73 12.20 12.80 12.80
22      2008-01-21 12.75 13.34 12.35 13.22 13.22
23      2008-01-22 13.08 13.20 11.90 11.90 11.90
24      2008-01-23 11.00 11.40 10.71 10.71 10.71
25      2008-01-24 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17
26      2008-01-07 11.97 12.14 11.70 11.90 11.90
27      2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
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30      2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
31      2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
32      2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
33      2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
34      2008-01-18 13.27 13.73 12.20 12.80 12.80
35      2008-01-21 12.75 13.34 12.35 13.22 13.22
36      2008-01-22 13.08 13.20 11.90 11.90 11.90
37      2008-01-23 11.00 11.40 10.71 10.71 10.71
38      2008-01-24 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17
39      2008-01-07 11.97 12.14 11.70 11.90 11.90
40      2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
41      2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
42      2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
43      2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
44      2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
45      2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
46      2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
47      2008-01-18 13.27 13.73 12.20 12.80 12.80
48      2008-01-21 12.75 13.34 12.35 13.22 13.22
49      2008-01-22 13.08 13.20 11.90 11.90 11.90
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51      2008-01-24 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17
52      2008-01-07 11.97 12.14 11.70 11.90 11.90
53      2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
54      2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
55      2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
56      2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
57      2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
58      2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
59      2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
60      2008-01-18 13.27 13.73 12.20 12.80 12.80
61      2008-01-21 12.75 13.34 12.35 13.22 13.22
62      2008-01-22 13.08 13.20 11.90 11.90 11.90
63      2008-01-23 11.00 11.40 10.71 10.71 10.71
64      2008-01-24 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17
65      2008-01-07 11.97 12.14 11.70 11.90 11.90
66      2008-01-08 11.90 12.75 11.80 12.21 12.21
67      2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
68      2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
69      2008-01-11 13.15 14.15 13.15 13.93 13.93
70      2008-01-14 13.96 14.45 13.60 14.03 14.03
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  4、读取excel文件（xlsx)  


  使用xlsx包  

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使用openxlsx包

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5、读取spss数据

library(foreign)  
data5=read.spss("C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据/data02-01.sav")
data5


注：还有很多，没有一一列举。掌握住几个方法就可以了。

文章标签：
Python
数据挖掘
关键词：
数据分析python
Python数据分析
Python数据
Python语言
数据分析数据
tianjixuetu
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数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
利用Python和Pandas库构建高效的数据分析流程
在数据驱动的时代，数据分析已成为企业决策的关键环节。本文介绍如何利用Python编程语言及其强大的数据分析库Pandas，构建一套高效且可扩展的数据分析流程。与常规的数据分析流程不同，本文不仅涵盖数据加载、清洗、转换等基础步骤，还强调数据可视化、模型探索与评估等高级分析技巧，并通过实际案例展示如何在Python中实现这些步骤，为数据分析师提供一套完整的数据分析解决方案。
游客5fdji2pvmf8888
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龙大吉
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5天前
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机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
使用Python进行数据分析涉及数据收集
【6月更文挑战第21天】使用Python进行数据分析涉及数据收集（如数据库、文件、API），数据清洗（处理缺失值、异常值和重复项），数据探索（统计摘要、可视化和相关性分析），特征工程（创建新特征和编码），模型构建（选择算法、训练与调整），模型评估（计算指标、可视化效果），结果解释（报告和可视化），以及部署与维护。此过程因项目需求而异，可能需迭代。常用库有`pandas`、`requests`、`BeautifulSoup`、`Matplotlib`等。
龙大吉
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愿天堂没有BUG（公众号同名）
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9天前
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数据挖掘 数据库连接 Python
GitHub高赞！Python零基础也能搞定的数据分析与处理
经常会有人让我推荐一些 Python 入门教程。虽然 Python 入内教程到处都有，但是这些教程要么太宽泛(没有讲任何关于数据分析的内容)，要么太专业(全是关于科学原理的内容)。然而Excel用户往往处在一个中间位置:他们的确是和数据打交道，但是科学原理对于他们来说可能又太专业了。他们常常有一些现有教程无法满足的特殊需求，举例如下 • 为完成某个任务，我应该用哪个 Python-Excel包？ • 我如何将 Power Query 数据库连接迁移到 Python？ • Excel中的 AutoFilter和数据透视表在 Python 中对应的是什么？
愿天堂没有BUG（公众号同名）
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no怕不了木
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9天前
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存储 数据挖掘 索引
Python streamlit框架开发数据分析网站并免费部署
使用Python的Streamlit框架，开发了一个在线数据分析工具，替代Excel查看设备温度CSV数据。通过pandas读取数据，matplotlib绘制图表。程序处理CSV，提取所需列，计算最大最小平均值，用户可多选查看特定数据。[GitHub](https://github.com/yigedaigua/MGHB)上有完整代码，应用已部署至Streamlit Cloud。
no怕不了木
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郑小健
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11天前
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数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
数据挖掘实战：Python在金融数据分析中的应用案例
Python在金融数据分析中扮演关键角色，用于预测市场趋势和风险管理。本文通过案例展示了使用Python库（如pandas、numpy、matplotlib等）进行数据获取、清洗、分析和建立预测模型，例如计算苹果公司（AAPL）股票的简单移动平均线，以展示基本流程。此示例为更复杂的金融建模奠定了基础。【6月更文挑战第13天】
郑小健
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Onebound19970109110
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7天前
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数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析入门指南
Python数据分析涉及环境搭建（推荐Anaconda，含pandas和matplotlib库）。使用`pandas`读取CSV数据，如`data = pd.read_csv(&#39;data.csv&#39;)`。数据清洗包括检查缺失值（`data.isnull().sum()`）和处理异常值。然后进行数据处理，如创建新列、选择特定列及分组。利用`matplotlib`进行数据可视化，绘制直方图和散点图，以`plt.hist()`和`plt.scatter()`展示数据。
Onebound19970109110
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五十四
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9天前
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机器学习/深度学习 人工智能 算法框架/工具
Python赋能AI数据分析
Python赋能AI数据分析
五十四
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