使用RODBC将access sheets导入R时保留日期/时间列的时间戳 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

【数据分析 R语言实战】学习笔记第二章数据的读取与保存

(并月不使用行号)，sep默认值为"\t" 使用read.table或read.csv指令时，对数据格式的要求非常严格，数据必须是完整的，每一行数据的数量都一样。...，需要使用符号$，但是当数据文件中有很多变量时，多次使用$会比较麻烦，这时用attach()指令，可以直接通过变量名称来获取变量中的信息。...，通过它可以实现R和Access, Excel, dBase和SQL Server等多种软件的连接。...，还可以使用程序包Hmisc中的函数spss.get（），它可以导入更多的附加信息，例如变量的标签(label ) > library(Hmisc) > data.spss2=spss.get("C:/...将row.names设置为FALSE，否则存入文件时会把行名1,2,3,...也写入。这样当再次读入csv文件时，得到的数据框与data一样。

6.2K1 0

R语言读取文件

R读取txt文件使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可，不需要加载额外的包。...NA进行表示；在读取文本文件时，默认的分割符号为空格。...R读取csv文件使用R读取csv文件和读取txt文件很类似，使用的是read.csv()方法，两者参数的使用大部分是一样的。...R读取xls和xlsx文件读取xls和xlsx有很多方法，但是这里面的很多方法也不是特别好用，例如RODBC包中的读取xls方法就不太好用，有时还会出现各种各样的问题。...将非ASCII字符重新编码为UTF-8。将日期时间加载到POSIXct列中。 Windows（1900）和Mac（1904）日期规格都正确处理。发现最小数据矩形并默认返回。

2.3K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

sqoop之旅4-增量导入

（Model） append：在导入的新数据ID值是连续时采用，对数据进行附加；如果不加lastvalue，则原表中的所有数据都会进行增量导入，导致数据的冗余。...**lastmodified：**在源表中有数据更新的时候使用，检查列就必须是一个时间戳或日期类型的字段，更新完之后，last-value会被设置为执行增量导入时的当前系统时间 ---- 3、demo...\ --check-column last_mod_ts \ --incremental lastmodified --last-value "2019-11-19 16:39:43" # 必须是时间戳或者日期时间类型...，出现数据的重复，造成数据的冗余采用增量导入，必须使用三个参数 check-column incremental last-value lastmodified模式当导入的目录存在时，需要使用—merge-key...或者—append参数需要保留历史变更信息，使用append追加不需要保留重复信息，使用merge—key进行合并导入的是>= last-value的值 sqoop import \ -

8071 0

Python数据处理之导入导出excel数据

xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件，而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。...xlwt库将数据导入Excel 将数据写入一个Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 添加一个表 ws = wb.add_sheet('test') # 3个参数分别为行号，列号...，xlwt库里面所定义的行和列都是从0开始计数的定制Excel表格样式表格样式一般主要有这么几块内容：字体、对齐方式、边框、背景色、宽度以及特殊内容，比如超链接、日期时间等。...需要先转换为时间戳，然后再格式化成我们想要的格式。...然后通过xldate_as_datetime方法获取时间戳然后格式化一下总结 Excel文件是用Python处理数据时常会碰到的一类场景，有了xlwt 和 xlrd的帮助可以非常快速的导入和导出Excel

18.1K11 8

Python Excel操作

二、使用介绍 1、导入模块 import xlrd 2、打开Excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3、使用技巧...，日期类型的cell取出来是个数字，于是查询了下解决的办法。...行，列都是从0开始 * 时间类型的转换，把excel中时间转成python 时间(两种方式) excel某个单元格 2014/7/8 xlrd.xldate_as_tuple(table.cell...xldate_as_tuple(xldate, datemode) 输入一个日期类型的单元格会返回一个时间结构组成的元组，可以根据这个元组组成时间类型 datemode 有2个选项基本我们都会使用...1900为基础的时间戳 ## # Convert an Excel date/time number into a datetime.datetime object

1.5K4 0

linux文件目录管理基本命令总结

-t 按mtime 从最近到最远的时间排序 -r 倒序 -ut 按atime 从最近到最远的时间排序 -r 倒序 -ct 按ctime 从最近到最远的时间排序 -r 倒序 -ul 时间列...，显示为atime -cl 时间列，显示为ctime stat 文件名显示文件的元数据 cat 文件访问文件只是修改文件的at(Access Time) echo 11 >>文件追加文件...fstab 将时间戳更新为指定时间 cp 复制 -i 覆盖前提示用户，若不加-i，则直接覆盖（前提没有alias) {意思是：复制一个文件到别的文件夹下，别的文件夹下有相同的内容} [root...-a命令相当于将整个文件夹目录备份，包括文件的属性，链接，日期等都完全相同。...； -l：对源文件建立硬连接，而非复制文件； -p：保留源文件或目录的属性； -R/r：递归处理，将指定目录下的所有文件与子目录一并处理； -s：对源文件建立符号连接，而非复制文件； -u：使用这项参数后只会在源文件的更改时间较目标文件更新时或是名称相互对应的目标文件并不存在时

1.1K1 0

10个令人相见恨晚的R语言包

1. sqldf R语言学习曲线中最陡峭的一部分就是语法，我花了一段时间才习惯使用<-代替=。我听到很多人问如何实现VLOOKUP?!?R 对于一般的数据粗加工任务非常有用，但需要一段时间才能掌握。...3. plyr 当我第一次使用R时，我用基本的控制运算来操纵数据(for, if, while, etc.)。我很快知道这是一个业余的做法，并且有更好的方法去实现。...当你在偶尔使用不具有独立驱动程序的数据库（SQL Server）时，你可以随时使用RODBC。...不仅可以避免生成数以百计的CSV文件，在R中运行查询还可以节省I/O和转换数据类型的时间。日期，时间等会自动设置为R中的等价表示。...它涵盖了你处理日期时可能想要做的一切事情。我还发现了这个日期速查表也可以作为一个方便的参考。 7. ggplot2 另一个Hadley Wickham的包，也许是他最知名的一个。

1.5K10 0

OushuDB入门（五）——ETL篇

可以使用--incremental参数指定增量导入的类型。当被导入表的新行具有持续递增的行id值时，应该使用append模式。指定行id为--check-column的列。...当源表的数据行可能被修改，并且每次修改都会更新一个last-modified列为当前时间戳时，应该使用lastmodified模式。...那些被检查列的时间戳比last-value给出的时间戳新的数据行被导入。增量导入命令执行后，在控制台输出的最后部分，会打印出后续导入需要使用的last-value。...本示例的时间粒度为每天，所以时间戳只要保留日期部分即可，因此数据类型选为date。这两个字段的初始值是“初始加载”执行日期的前一天。当开始装载时，current_load设置为当前日期。...脚本中设置三个变量，v_last_load和v_cur_date分别赋予起始日期、终止日期，并且将时间戳表rds.cdc_time的last_load和current_load字段分别设置为起始日期和终止日期

1.2K2 0

R基础——数据的导入与导出（下）

前面两篇文章介绍了导入导出csv文件，txt文件，xlsx文件，接下来，将介绍R连接数据库，从数据库中导入数据。在我工作中，使用的是sql server，所以将以sql server为主来介绍。...R中没有提供sql server的独立DBI，GitHub有一个RSQLserver包，曾在cran中上线过，后来下线了。我主要使用RODBC包连接数据库。...测试成功即可使用RODBC包连接。好了，以上就是使用ODBC数据源管理器来配置sql server驱动的步骤，测试成功后，进入R中使用RODBC包连接数据库。...Rstudio导入在新版的Rstudio中，我使用的版本（Version 1.1.383），在右上pane中提供了连接数据库的界面操作。...成功连接后，在connection里，保存了连接信息，下次可直接使用。总结 RODBC包兼容性更好； Rstudio导入简单易用；

1.4K8 0

R语言18讲(三)

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...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.

1.5K6 0

R学习笔记(4): 使用外部数据

来源于：R学习笔记(4): 使用外部数据博客：心内求法鉴于内存的非持久性和容量限制，一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据：能够从外部获取大量的数据，也能够将处理结果保存。...如果要直接修改数据框，需要使用如下的形式： > x = edit(x) > fix(x) #等价于上面的形式 2 CSV文件的导入导出 R中处理文本文件主要是使用read.table()函数将数据读入数据框...4 一些特定的文件格式 DBF文件：使用read.dbf()和write.dbf()函数进行读写 XLS文件：最好转换成csv再导入，如果一定要直接使用XLS，可以用RODBC操作，参考后面的数据库部分...5 使用关系数据库 R中提供了不同抽象层次上的连接数据库的包，比如底层的DBI ，上层的RMySQL、 ROracle、 RSQlite、RODBC等。...但是从外部获取的数据会被R放到内存中，在处理大数据时，就会遇到问题。在处理大数据时，可以采用一下的方法：使用数据库每次从数据库中读取一部分数据进行处理。

1.8K7 0

VBA：基于指定列删除重复行

文章背景：在工作生活中，有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要保留最后测试的数据。...1 基于指定列，保留最后一行的数据2 基于指定列，保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列3 效果演示 1 基于指定列，保留最后一行的数据想要实现的效果：在原来测试数据的基础上，基于B列，如果存在重复的数据...VBA代码如下： Sub Delete_Duplicate1() '基于指定列，删除重复行，保留最后出现的行数据。...保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列想要实现的效果：针对原有的测试数据，基于B列，如果存在重复的数据，保留最后一行的数据；这里不需要E列的数据。...将选取的数据拷贝到指定区域。 VBA代码如下： Sub Delete_Duplicate2() '基于指定列，保留唯一行（若重复）,同时剔除不需要的列。

3.2K3 0

基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目

</span>',html_2,re.S) times=[]#时间 pattern_1= re.compile(r'\d{2}月\d{2}日')#匹配日期 for i in times...主题数的确定：使用困惑度和一致性两个判断指标，设置一个区间，判断该主题数区间内容的困惑度和一致性指标的趋势，选择能使二者都取得较高水平的主题数。主题分析：将文本按月切分，分别进行分析。...t.sleep(1) return alls def save_file(alls, name): """将一个时间段的所有评论数据保存在一个excel "...这里使用文本相似度计算分析出不同时间段的同一主题的演化联系。...使用该篇论文中的计算公式。

1.6K2 1

Python批量处理Excel数据后，导入SQL Server

有一列数据DocketDate是excel短时间数值，需要转变成正常的年月日格式； eg. 44567 --> 2022/1/6 部分数据需要按SOID进行去重复处理，根据DocketDate保留最近的数据...首先我们要判断空值，然后设置日期天数计算起始时间，利用datetime模块的timedelta函数将时间天数转变成时间差，然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表的日期。...” 最开始我想的是使用正则匹配，将年月日都在取出来，然后将英文月份转变成数字，后来发现日期里可以直接识别英文的月份。...return common_date 日期格式化符号解释表 @CSDN-划船的使者 “3）按订单编号SOID去重 ” 这里去重复除了按指定列去重外，还需要按日期保留最新数据。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据

4.5K3 0

详解在Linux下9个有用的touch命令示例

每当我们使用 touch 命令更改文件和目录的访问和修改时间时，它将当前时间设置为该文件或目录的访问和修改时间。...假设我们想要将特定的日期和时间设置为文件的访问和修改时间，这可以使用 touch 命令中的 -c 和 -t 选项来实现。...hh – 小时 (00-23) mm – 分钟 (00-59) 让我们将 devops.txt 文件的访问和修改时间设置为未来的一个时间（2025 年 10 月 19 日 18 时 20 分）。...示例：8 使用参考文件设置时间戳（-r）在 touch 命令中，我们可以使用参考文件来设置文件或目录的时间戳。...默认情况下，每当我们尝试使用 touch 命令更改符号链接文件的时间戳时，它只会更改原始文件的时间戳。

9884 0

每天学一个 Linux 命令（13）：touch

与文件关联的时间戳 Access time #上次读取文件的时间，简称atime Modification time #最后一次修改文件的内容，简称mtime Change time...-c：或--no-create #不建立任何文件 -d： #更改文件的修改时间，使用指定的日期时间，而非现在的时间 -h,--no-dereference #如果file是符号链接并且指定了此选项...，则touch将修改符号链接的时间戳，而不是其引用的文件。...-f：#此参数将忽略不予处理，仅负责解决BSD版本touch指令的兼容性问题； -m：或--time=mtime或--time=modify #只更该变动时间； -r： #把指定文件或目录的日期时间...，统统设成和参考文件或目录的日期时间相同； -t： #使用指定的日期时间，而非现在的时间； --help： #在线帮助； --version： #显示版本信息。

1.2K1 0

R知识速查表-值得bia在墙上

Cheat Sheets也称作为cheatsheet,中文翻译过来就是速查表或小抄表，类似我们考试前将公式方程或大事记记录到一张纸上。...截止到2018年RStudio发布了27个速查表，内容包括Keras深度学习、日期时间处理、字符串处理、数据导入、数据转换、正则表达式、ggplot2、Rmarkdown等等。...刚刚入门R语言的小伙伴们可以在文章底部获取pdf版本并打印出来学习，可以按照以下学习路径记忆和学习：R基本知识，R高级知识，R数据导入，R数据可视化，R数据处理，字符串处理，正则表达式，日期时间处理，数据转换和机器学习等...【温馨提示：点击图片，可查看大图】一：基本 R 知识二：高级R知识三：数据可视化知识四：数据导入知识五：数据处理知识六：数据转换知识七：字符串处理知识八：正则表达式知识九：日期时间处理...来源：R语言

1.7K5 1

利用Python统计连续登录N天或以上用户

这里的登录日志只有两个字段：@timestamp和rold_id。前者是用户登录的时间，后者是用户的ID，考虑到时间的格式，我们需要做简单处理去掉后面的时间保留日期。...第二步，数据预处理数据预处理方面我们需要做的工作有三部分时间只取日期，去掉时间部分我们使用info方法可以发现，时间字段的格式是object，并非时间格式 ?...将时间字段列转化为时间格式同样也是为了方便后续使用时间加减计算登录行为数，@timestamp字段需要调整为时间日期格式采取to_datetime方法进行处理 df["@timestamp"] =...pd.to_datetime(df["@timestamp"]) #将日期列转化为时间格式第三步，分组排序分组排序是指将每个用户登录日期进行组内排序采用groupby方法结合rank方法进行处理...第四步，计算差值这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta

3.2K3 0

Pandas中级教程——时间序列数据处理

导入 Pandas 库在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....日期解析在处理时间序列数据时，首先需要将日期解析为 Pandas 的 datetime 类型： # 读取包含日期的数据集 df = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates...设置日期索引将日期列设置为 DataFrame 的索引，以便更方便地进行时间序列分析： # 将日期列设置为索引 df.set_index('date_column', inplace=True) 5....时间戳偏移可以使用 pd.DateOffset 对时间戳进行偏移操作： # 将日期向前偏移一天 df['new_date'] = df['date_column'] + pd.DateOffset(days...处理缺失日期在时间序列数据中，有时会存在缺失的日期。可以使用 asfreq 方法填充缺失日期： # 填充缺失日期 df = df.asfreq('D', fill_value=0) 12.

2141 0

Linux文件和目录的10项属性

：文件或目录所属的用户第五列：文件或目录所属的组第六列：文件或目录的大小第七、八、九列：时间戳第十列：实际的文件或目录名 #图片讲解 ?...linux时，需要以一个用户的身份登入，一个进程也需要以一个用户的身份运行，用户限制使用者或进程可以使用、不可以使用哪些资源用户分类 root用户（根用户、管理员账户、超级用户）（ID为0的用户为...: 用户名 2 I.m..M1: 被加密后的密码 3 最近修改密码的日期 4 0：密码不能更改的天数，0表示随时可以修改 5 99999：密码过期时间 6 7：密码需要更改期限到来前7天发出警告 7...，文件的大小不一样 2.6.时间戳 #7、8、9三列是时间（默认是修改时间） modify 修改对应的是 -mtime 一般是修改文件内容时候改变 change 改变时间 -ctime 文件属性改变...0500 #时间变了 Birth: - #如果想要格式化属性时间的话就使用 [root@cots3 ~]# ls -l --time-style=long-iso 1.txt -rw-r--r

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭