r语言如何导入excel数据

1. r语言如何导入excel数据

xlsx包不是R语言自带的包，必须额外安装xlsx包的依赖包也得安装，依赖包装好了才能加载xlsx包。
电脑：华为MateBook14
系统：Windows10
软件：1.0R语言、xlsx包
1、首先，导入R语言需要加载xlsx包，没有安装这个包的，请用下面的代码进行在线安装：
install.packages("xlsx")，选择China的任意一个镜像站点，它会自动安装其他所需的依赖包。

2、安装好xlsx包后，接下来导入存放在“C:\Users\HWT\Desktop”路径下的“test.xlsx”文件，导入这个文件的代码如下library(xlsx)
read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xlsx",sheetIndex=1)。

3、我们上面的代码只是把test.xlsx导入了R语言，并没有把它赋给R语言里的某个对象，用下面的代码把数据赋给对象Mydata:
Mydata<-read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xlsx",sheetIndex=1)。

4、那么如何查看Mydata里面的数据呢？只需要输入“Mydata”即可。

5、接下来教大家导入xls格式的数据，其实这个很简单，只要把前面代码的xlsx改为xls就可以了，
read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xls",sheetIndex=1)。

2. 怎样向R语言中导入excel中整理好的数据呢？

R中有一个R包叫做xlsx，可以帮你解决这个问题；安装之后，可以通过调用read.xlsx函数，类似于read.table函数，直接读入excel数据，给你个简单的示例：

read.xlsx()函数中，file后面指定excel文件名，sheetIndex指定读取的是sheet几，encoding='UTF-8'是为了能够识别中文字符。

3. R软件中怎么导出数据

一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。

4. 如何在R中导入不同类型的数据

在使用R的时候，我们肯定需要导入数据，现在总结一下如何导入不同类型的数据：
1.使用键盘输入数据
在导入数据比较少的时候，我们使用这种方法。R中的函数 edit() 会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体步骤如下：
(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） 、 height（字符型）和 weight （数值型） 。然后通过edit()函数调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。编辑器界面如下，我们在这个界面可以输入变量值，也可以改变变量类型。
[plain] view plain copy
mydata<-data.frame(age=numeric(0),height=numeric(0),weight=numeric(0))  
edit(mydata)  
需要注意的是函数 edit() 事实上是在对象的一个副本上进行操作的。如果你没有将它其赋值到一个对象，你的所有修改将会全部丢失！
2.导入带分隔符的文本文件数据/CSV文件
read.table() 可以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：
read.table(file,header=value,sep="delimter",row.names="name")
file表示文件名，header表示表的首行是否包含变量值的逻辑值，sep 用来指定分隔数据的分隔符， row.names 用以指定一个或多个表示行标识符的变量，是个一可选参数，他还有许多参数，可以通过帮助文档进行查看。
3.导入Excel数据
虽然Excel可能是世界上最流行的数据分析工具，但R如果直接读取Excel数据还是比较困难的。
但我们可以在Excel中将数据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。但它好像只能在32位的R软件上面使用。虽然也有一些包可以这些问题，比如gdata,XLConnect,xlsReadWrite等，但它的有许多前提要求，比如Java环境，Per,或者32-bit R。因此一般情况将数据转换为csv文件或者将数据导入到数据库在导入在R。
4.导入XML数据
强大的R中有若干用于处理XML文件的包。 XML 包允许用户读取、写入和操作XML文件。因为我还没有遇到这种数据，因此还不太清楚xml包大体如何使用，感兴趣的朋友可以下载xml包，通过帮助文档进行学习。
5.从网页抓取数据
不仅Python可以爬取网页数据，R也可以在Web数据抓取。在这个的过程中，用户可以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。
6.导入SPSS数据
我们可以调用通过 foreign 包中的函数 read.spss() 将SPSS数据集可以导入到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。使用的时候我们只需要安装Hmisc 包，在较新的R中foreign 包已被默认安装。
[plain] view plain copy
mydata<-spss.get("data.sav",use.value.labels=TRUE)  

这段代码中，data.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。