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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

2023-02-08 284
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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
28      2008-01-09 12.10 13.03 12.05 12.94 12.94
29      2008-01-10 13.04 13.32 12.71 13.10 13.10
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
50      2008-01-23 11.00 11.40 10.71 10.71 10.71
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
71      2008-01-15 14.00 14.18 13.70 13.97 13.97
72      2008-01-16 13.80 13.85 13.11 13.32 13.32
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  4、读取excel文件（xlsx)  


  使用xlsx包  

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data3
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使用openxlsx包

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77 39471 11.30 11.47 11.00 11.17 11.17


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：
Python数据
数据分析数据
Python数据分析
Python语言
数据分析语言
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2月前
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JSON JavaScript 前端开发
Python+JAVA+PHP语言,苏宁商品详情API
调用苏宁商品详情API，可通过HTTP/HTTPS发送请求并解析响应数据，支持多种编程语言，如JavaScript、Java、PHP、C#、Ruby等。核心步骤包括构造请求URL、发送GET/POST请求及解析JSON/XML响应。不同语言示例展示了如何获取商品名称与价格等信息，实际使用时请参考苏宁开放平台最新文档以确保兼容性。
兵临天下19970108016
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Echo_Wish
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8月前
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SQL 数据可视化 大数据
从数据小白到大数据达人：一步步成为数据分析专家
从数据小白到大数据达人：一步步成为数据分析专家
Echo_Wish
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长梦
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9月前
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存储 数据采集 数据可视化
Pandas数据应用：电子商务数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行电子商务数据分析，涵盖数据加载、清洗、预处理、分析与可视化。通过 `read_csv` 等函数加载数据，利用 `info()` 和 `describe()` 探索数据结构和统计信息。针对常见问题如缺失值、重复记录、异常值等，提供解决方案，如 `dropna()`、`drop_duplicates()` 和正则表达式处理。结合 Matplotlib 等库实现数据可视化，探讨内存不足和性能瓶颈的应对方法，并总结常见报错及解决策略，帮助提升电商企业的数据分析能力。
长梦
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1617506184209884
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7月前
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SQL 人工智能 数据可视化
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。
1617506184209884
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zys_
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6月前
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机器学习/深度学习 传感器 数据采集
基于机器学习的数据分析：PLC采集的生产数据预测设备故障模型
本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。
zys_
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长梦
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8月前
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存储 数据采集 数据可视化
Pandas数据应用：医疗数据分析
Pandas是Python中强大的数据操作和分析库，广泛应用于医疗数据分析。本文介绍了使用Pandas进行医疗数据分析的常见问题及解决方案，涵盖数据导入、预处理、清洗、转换、可视化等方面。通过解决文件路径错误、编码不匹配、缺失值处理、异常值识别、分类变量编码等问题，结合Matplotlib等工具实现数据可视化，并提供了解决常见报错的方法。掌握这些技巧可以提高医疗数据分析的效率和准确性。
长梦
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CamilleKing
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10月前
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存储 机器学习/深度学习 数据可视化
数据集中存在大量的重复值，会对后续的数据分析和处理产生什么影响？
数据集中存在大量重复值可能会对后续的数据分析和处理产生多方面的负面影响
CamilleKing
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