大数据应用人才培养系列教材 R 语言 刘 鹏 张 燕 总主编 程显毅 主编 刘颖 朱倩 副主编.

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1 大数据应用人才培养系列教材 R 语言 刘 鹏 张 燕 总主编 程显毅 主编 刘颖 朱倩 副主编

2 大数据应用人才培养系列教材 第四章 数据准备 4.1　数据导入 4.2　数据导出 习题

3 4.1 数据导入 第四章 数据准备

4 4.1 数据导入 第四章 数据准备 键盘输入数据 函数edit()会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。

5 4.1 数据导入 第四章 数据准备 导入文本文件 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：

6 4.1 数据导入 第四章 数据准备 read.table()函数参数

7 导入Excel数据 4.1 数据导入 方法1： >library(RODBC)
第四章 数据准备 导入Excel数据 方法1： >library(RODBC) >channel <- obdcConnectExcel("myfile.xls") >mydataframe <- sqlFetch(channel,"mysheet") >obdcClose(channel) 方法2： >library(xlsx) >workbook <- "c:/myworkbook.xlsx" >mydataframe <- read.xlsx(workbook, 1)

8 导入数据库文件 4.1 数据导入 >library(RODBC)
第四章 数据准备 导入数据库文件 >library(RODBC) >myconn <- odbcConnect("mydsn", uid="Rob", pwd="aardvark") >crimedat <- sqlFetch(myconn, Crime) >pundat <- sqlQuery(myconn, "select * from Punishment") >close(myconn)

9 大数据应用人才培养系列教材 第四章 数据准备 4.1　数据导入 4.2　数据导出 习题

10 导出文本文件 4.2 数据导出 【例4.1】把给定数据框保存为文本文件，以空格分隔数据列，不含行号，不含列名，字符串不带引号。
第四章 数据准备 导出文本文件 【例4.1】把给定数据框保存为文本文件，以空格分隔数据列，不含行号，不含列名，字符串不带引号。 >age <- c (22,23) >name <- c ("ken", "john") >f <- data.frame (age, name) >write.table (f,file ="f.csv", row.names = FALSE, col.names =FALSE, quote =FALSE)

11 保存图片 4.2 数据导出 保存为PNG格式： >png(file="myplot.png", bg="transparent")
第四章 数据准备 保存图片 保存为PNG格式： >png(file="myplot.png", bg="transparent") 保存为JPEG格式： >jpeg(file="myplot.jpeg") 保存为PDF格式： >pdf(file="myplot.pdf")

12 大数据应用人才培养系列教材 第四章 数据准备 数据导入 4.2　数据导出 习题

13 习题： 1．已知有5名学生的数据，如表4.4所示。用数据框的形式读入数据。
序 号 姓 名 性 别 年 龄 身高（cm） 体重（kg） 1 张三 女 14 156 42.0 2 李四 男 15 165 49.0 3 王五 16 157 41.5 4 赵六 162 52.0 5 丁一 159 45.5 2．读入文本文件abc.txt到数据框，要求包含栏头，使用的R函数是（ ）。 A．rt<-read.table(“abc.txt”,header=TRUE) B．rt<-read.table(“abc.txt”,header=FALSE) C．rt<-read.table(“abc.txt”,col.names=T) D．rt<-read.table(“abc.txt”,skip=0)

14 习题： 3．通过函数write.csv()保存表4.4为一个.csv文件，然后通过write.csv()将表格中的数据存到数据框data1中，再将data1中的数据加载到数据框data2中，同时输出data2。 4．write.table()函数参数“header”的功能为（ ）。 A．判断变量是否被保存为字符 B．反映这个文件的第一行是否包含变量名 C．指定各列数据类型的一个字符型向量 D．表示小数点的字符 5．使用以下哪个命令比较使用于小规模数据集（ ）。 A．mydata<-sqlFetch(odbcConnectExcel(“myfile.xls”), “mysheet”) B．mydata<-read.xlsx(workbook,1) C．mydata <- read.table() D．mydata <- edit(mydata)

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