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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

2023-02-08 160
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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
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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：
Python数据分析
数据分析python
Python数据
r语言Python数据分析
r语言python
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7天前
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并行计算 数据挖掘 大数据
Python数据分析实战：利用Pandas处理大数据集
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代码bug生产队
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7天前
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数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析：Pandas库实战指南
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代码bug生产队
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我不是游客20240119
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9天前
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数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第33天】本文将介绍如何使用Python编程语言进行数据分析和可视化。我们将从数据清洗开始，然后进行数据探索性分析，最后使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化。通过阅读本文，你将学会如何运用Python进行数据处理和可视化展示。
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天下无贼001
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21天前
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深入浅出：用Python进行数据分析的入门指南
【10月更文挑战第21天】 在信息爆炸的时代，掌握数据分析技能就像拥有一把钥匙，能够解锁隐藏在庞大数据集背后的秘密。本文将引导你通过Python语言，学习如何从零开始进行数据分析。我们将一起探索数据的收集、处理、分析和可视化等步骤，并最终学会如何利用数据讲故事。无论你是编程新手还是希望提升数据分析能力的专业人士，这篇文章都将为你提供一条清晰的学习路径。
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小周sir
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30天前
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数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
【10月更文挑战第12天】使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
小周sir
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星霜旅人
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30天前
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Python数据分析篇--NumPy--进阶
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星霜旅人
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