R语言18讲(三)
我们在做数据分析工作的前提,当然是得有数据,巧妇难为无米之炊,所以数据的获取和产生是非常重要和基础的,然而,在当前互联网时代,信息非常的膨胀,我们获取数据的方式很多,这里简单的将其归为三类,
1,自己输入数据
2,从数据源导入数据
3,从网络上爬取数据.我们按照从易到难,从简单到复杂的方式排列.来讲讲数据的获取.
一,自己输入数据
首先R中的数据类型我们来分个类:
1.按照数据模式分类: 数值型,字符型,逻辑型.
数值型:顾名思义就是数字,如1,2,3等
字符型:就是各种字母和汉字以及符号等,如"a","B","good","好"等
逻辑型:就是真或假,即 TURE ,FLASE.有时候会用0和1代替.
2.按照数据的形式分类:
向量–向量通俗的理解就是一列数据,例如(1,2,3,4,5,23,5,7) 或者("a","c","e","A","aaaaw","good","?")或者 (T,F,T,T,F)我们用C( )创建,括号里写数据就可以,注意字符型要用双引号,或者seq(起始数,终止数,其他参数 )来创建序列向量,rep( 数据,其他参数 )创建重复型的向量.如图:
矩阵–就是我们在操场上做体操,横竖排列.一个点一个数据.我们用matrix(向量数据, 行数, 列数 )创建.
数据框–就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名.那么对应每列下面的数据就叫做记录或 者观测.用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建
列表–与数据框类似,区别就是每一列向量类型和长度可以不一致.用list( 字段1, 字段2,….. )创建
数组–其形式就像我们玩的模方,每一个面都是一个矩阵数据,用array(数据,各维度的最大值,各维度的名称)创建
补充:数据框的意外一种创建方式,就像我们在EXCEL做表格里一样,直接自己填写每一格的数据,输入代码后,会出现一个弹出窗口是一个空表格,我们便可以直接在表格里填写数据,非常方便,代码和效果如下:
二.从其他数据源导入数据
目前数据源太多了,数据源的格式也非常之多,幸好R的兼容性非常好,能从各种不同的数据源中获取数据,这里只简单介绍几个比较常用的数据导入方式
1.导入CSV格式数据
read.csv("E:\\课件\\11.csv")引号下面就是你要导入的文件的路径.当如果文件存放R的工作空间时,便可以直接忽略路径,在引号下写出文件名和后缀即可如 read.csv("21.csv")导入其他格式数据也是如此,当没有写路径时,R会默认在工作空间里导入同名文件.
2.导入Excel文件
方法一.安装并加载RODBC包 使用odbcConnectExcel("E:\\课件\\11.csv")但只适用于32位系统的电脑.
方法二.将Excel文件另存为CSV文件导入
3.导入数据库文件
方法一:安装并加载RODBC包 使用odbcConnect("数据源名称",uid = "用户名",pwd="密码")连接,并使用sqlFetch( )读取 表格
例,mycon <- odbcConnect("mysql",uid = "root",pwd="0") #连接mysql数据库
data <- sqlFetch(mycon, test ) # 读取test表格
方法二:安装并加载RMYSQL包,这里以MariaDB数据库为例
先安装这个数据库,然后打开其图形界面
输入密码即可登入,此时要记住主机名/IP 用户,密码,端口,为后续R连接准备,登入后,选择一个数据库,右键单击点击创建一个表,就可以创建一个表格.然后用下面代码连接此数据库,当然实际工作中数据库早已经建好,故只需输入数据正确的参数就可以连接.举例:
con <- dbConnect(MySQL(),host="127.0.0.1",port=3306,dbname = "test",user="root",password="123456") ######修改成自己数据库名称.地址.端口.用户名.密码.等
con_query=dbSendQuery(con,"select * from all_gzdata where fullurlid =107001")
#####R通过连接对表按条件查询，查询fullurl中带有_的并且fullurlid为107001的数据(即知识类型页面)
data=dbFetch(con_query,n=-1)
####提取查询到的数据，n=-1代表提取所有数据，n=100代表提取前100行
这时我们便已经成功导入数据到R中了.
未完待续,
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