R语言导入导出数据的方法有哪些

这篇文章主要介绍R语言导入导出数据的方法有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

导出：

对于某一数据集导出文件的方法

导出例子：write.csv(data_1,file = "d:/1111111111.csv")

其中data_1是你的数据集，file是你的存储路径和要存储的名字 

导入：

1  使用键盘输入数据

     (1) 创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；

       (2)针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。

       在下例中，你将创建一个名为mydata的数据框，它含有三个变量：age（数值型）、gender（字符型）和weight（数值型）。然后你将调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。

       >mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))

       >mydata<-edit(mydata)

2 从带分隔符的文本文件中导入数据

        你可以使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式
的文件并将其保存为一个数据框。其语法如下：

  mydataframe<-read.table(file.header=logical_value,sep="delimiter",row,names="name")

       其中，file是一个带分隔符的ASCII文本文件，header是一个表明首行是否包含了变量名的逻辑值（TRUE或FALSE），sep用来指定分隔数据的分隔符，row.names是一个可选参数，用以指定一个或多个表示行标识符的变量。

请注意，参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符.

默认情况下，字符型变量将转换为因子。我们并不总是希望程序这样做（例如处理一个含有被调查者评论的变量时）。有许多方法可以禁止这种转换行为。其中包括设置选项stringsAsFactors=FALSE，这将停止对所有字符型变量的此种转换。另一种方法是使用选项colClasses为每一列指定一个类，例如logical（逻辑型）、numeric（数值型）、character
（字符型）、factor（因子）。

函数read.table()还拥有许多微调数据导入方式的追加选项。

3 导入  Excle数据

       读取一个Excel文件的最好方式，就是在Excel中将其导出为一个逗号分隔文件（csv），并使用前文描述的方式将其导入R中。在Windows系统中，你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。

电子表格的第一行应当包含变量/列的名称。

首先，下载并安装RODBC包。

你可以使用以下代码导入数据：

>install.packages("RODBC")library(RODBC)channel<-odbcConnectExcel("myfile.xls")mydataframe<-sqlFetch(hannel,"mysheet")odbcClose(channel)

这里的myfile.xls是一个Excel文件，mysheet是要从这个工作簿中读取工作表的名称，channel是一个由odbcConnectExcel()返回的RODBC连接对象，mydataframe是返回的数据框

       注意：Excel2007使用了一种名为XLSX的文件格式，实质上是多个XML文件组成的压缩包。xlsx包可以用来读取这种格式的电子表格。在第一次使用此包之前请务必先下载并安装好。包中的函数read.xlsx()可将XLSX文件中的工作表导入为一个数据框。其最简单的调用格式是read.xlsx(file,n)，其中file是Excel2007工作簿的所在路径，n则为要导入的工作表序号。

library(xlsx)workbook<-"c:/mywoehbook.xlsx"mydataframe<-read.xlsx(workbook,1)

从位于C盘根目录的工作簿myworkbook.xlsx中导入了第一个工作表.

4 从网页抓取数据

   在Web数据抓取（Webscraping）的过程中，用户从互联网上提取嵌入在网页中的信息，并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析。完成这个任务的一种途径是使用函数readLines()下载网页，然后使用如grep()和gsub()一类的函数处理它。对于结构复杂的网页，可以使用RCurl包和XML包来提取其中想要的信息。

5  导入SPSS数据

    SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read. spss()的一个封装，它可以为你自动设置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。

首先，下载并安装Hmisc包（foreign包已被默认安装）：

>install.packages("Hmisc")>library(Hmisc)>mydatframe<-spss.get("mydata.sav",use.value.lables="TRUE")

这段代码中，mydata.sav是要导入的SPSS数据文件，use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子，mydataframe是导入后的R数据框。

6导入SAS数据

   R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。遗憾的是，如果使用的是SAS的较新版本（SAS 9.1或更高版本），你很可能会发现这些函数并不能正常工作，因为R尚未跟进SAS对文件结构的改动。个人推荐两种解决方案。

你可以在SAS中使用PROC EXPORT将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，并使用下叙述的方法将导出的文件读取到R中：

SAS程序：

 proc export data=mydata  outfile="mydata.csv"  dbms=csvrun;

R程序：

mydata<-read.table("mydata.csv",header=TRUE,sep=",")

7 导入Stata数据

> library(foreign)> mydata<-read.dta("mydata.dta")

这里，mydata.dta是Stata数据集，mydataframe是返回的R数据框.

8导入netCDF数据

Unidata项目主导的开源软件库netCDF（network Common Data Form，网络通用数据格式）定
义了一种机器无关的数据格式，可用于创建和分发面向数组的科学数据。netCDF格式通常用来存储地球物理数据。ncdf包和ncdf4包为netCDF文件提供了高层的R接口。ncdf包为通过Unidata的netCDF库（版本3或更早）创建的数据文件提供了支持，而且在Windows、MacOS X和Linux上均可使用。ncdf4包支持netCDF 4或更早的版本，但在Windows上尚不可用。

考虑如下代码：

在本例中，对于包含在netCDF文件mynetCDFfile中的变量myvar，其所有数据都被读取并保存到了一个名为myarray的R数组中。

9导入HDF5数据

    HDF5（Hierarchical Data Format，分层数据格式）是一套用于管理超大型和结构极端复杂数据集的软件技术方案。hdf5包能够以那些理解HDF5格式的软件可以读取的格式，将R对象写入到一个文件中。这些文件可以在之后被读回R中。这个包是实验性质的.

10访问数据库管理系统

     R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括MicrosoftSQL Server、MicrosoftAccess、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。使用R来访问存储在外部数据库中的数据是一种分析大数据集的有效手段（参见附录G），并且能够发挥SQL和R各自的优势。

ODBC接口

     在R中通过RODBC包访问一个数据库也许是最流行的方式，这种方式允许R连接到任意一种拥有ODBC驱动的数据库，其实几乎就是市面上的所有数据库。

第一步是针对你的系统和数据库类型安装和配置合适的ODBC驱动——它们并不是R的一部分。如果你的机器尚未安装必要的驱动，上网搜索一下应该就可以找到。针对选择的数据库安装并配置好驱动后，请安装RODBC包。你可以使用命令install.packages("RODBC")来安装它。

RODBC包中的主要函数列于表2-2中。 

RODBC包允许R和一个通过ODBC连接的SQL数据库之间进行双向通信。这就意味着你不仅可以读取数据库中的数据到R中，同时也可以使用R修改数据库中的内容。假设你想将某个数据库中的两个表（Crime和Punishment）分别导入为R中的两个名为crimedat和pundat的数据框，可以通过如下代码完成这个任务：

library(RODBC)myconn<-odbcConnect("mydsn",uid="Rob",pwd="aardvark")crimedat<-sqlFetch(myconn,Crime)pundat<-sqlQuery(myconn,"select*from Punishment")close(myconn)

这里首先载入了RODBC包，并通过一个已注册的数据源名称（mydsn）和用户名（rob）以及密码（aardvark）打开了一个ODBC数据库连接。连接字符串被传递给sqlFetch，它将Crime表复制到R数据框crimedat中。然后我们对Punishment表执行了SQL语句select并将结果保存到数据框pundat中。最后，我们关闭了连接。函数sqlQuery()非常强大，因为其中可以插入任意的有效SQL语句。这种灵活性赋予了你选择指定变量、对数据取子集、创建新变量，以及重编码和重命名现有变量的能力。

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