R语言 教程
- 第1节:R语言 概述
- 第2节:R语言 环境设置
- 第3节:R语言 基本语法
- 第4节:R语言 数据类型
- 第5节:R语言 变量
- 第6节:R语言 运算符
- 第7节:R语言 决策
- 第8节:R语言 包
- 第9节:R语言 循环
- 第10节:R语言 数据重塑
- 第11节:R语言 函数
- 第12节:R语言 字符串
- 第13节:R语言 向量
- 第14节:R语言 列表
- 第15节:R语言 矩阵
- 第16节:R语言 数组
- 第17节:R语言 因子
- 第18节:R语言 数据帧
- 第19节:R语言 条形图
- 第20节:R语言 箱线图
- 第21节:R语言 直方图
- 第22节:R语言 折线图
- 第23节:R语言 散点图
- 第24节:R语言 饼状图
- 第25节:R语言 CSV文件
- 第26节:R语言 Excel文件
- 第27节:R语言 二进制文件
- 第28节:R语言 XML文件
- 第29节:R语言 JSON文件
- 第30节:R语言 Web数据
- 第31节:R语言 数据库
- 第32节:R语言 平均值,中位数和模式
- 第33节:R语言 线性回归
- 第34节:R语言 多重回归
- 第35节:R语言 逻辑回归
- 第36节:R语言 标准分布
- 第37节:R语言 二项分布
- 第38节:R语言 泊松回归
- 第39节:R语言 协方差分析
- 第40节:R语言 时间序列分析
- 第41节:R语言 非线性最小二乘
- 第42节:R语言 决策树
- 第43节:R语言 随机森林算法
- 第44节:R语言 生存分析
- 第45节:R语言 卡方检验
R语言 Excel文件
Microsoft Excel是最广泛使用的电子表格程序,以.xls或.xlsx格式存储数据。 R语言可以直接从这些文件使用一些excel特定的包。 很少这样的包是 - XLConnect,xlsx,gdata等。我们将使用xlsx包。 R语言也可以使用这个包写入excel文件。
安装xlsx软件包
您可以在R控制台中使用以下命令来安装“xlsx”软件包。 它可能会要求安装一些额外的软件包这个软件包依赖。 按照具有所需软件包名称的同一命令安装其他软件包。
install.packages("xlsx")
验证并加载“xlsx”软件包
使用以下命令验证并加载“xlsx”软件包。
# Verify the package is installed.
any(grepl("xlsx",installed.packages()))
# Load the library into R workspace.
library("xlsx")
当脚本运行,我们得到以下输出。
[1] TRUE
Loading required package: rJava
Loading required package: methods
Loading required package: xlsxjars
输入为xlsx文件
打开Microsoft Excel。 将以下数据复制并粘贴到名为sheet1的工作表中。
id name salary start_date dept
1 Rick 623.3 1/1/2012 IT
2 Dan 515.2 9/23/2013 Operations
3 Michelle 611 11/15/2014 IT
4 Ryan 729 5/11/2014 HR
5 Gary 843.25 3/27/2015 Finance
6 Nina 578 5/21/2013 IT
7 Simon 632.8 7/30/2013 Operations
8 Guru 722.5 6/17/2014 Finance
还要将以下数据复制并粘贴到另一个工作表,并将此工作表重命名为“city”。
name city
Rick Seattle
Dan Tampa
Michelle Chicago
Ryan Seattle
Gary Houston
Nina Boston
Simon Mumbai
Guru Dallas
将Excel文件另存为“input.xlsx”。 应将其保存在R工作区的当前工作目录中。
读取Excel文件
通过使用read.xlsx()函数读取input.xlsx,如下所示。 结果作为数据帧存储在R语言环境中。
# Read the first worksheet in the file input.xlsx.
data <- read.xlsx("input.xlsx", sheetIndex = 1)
print(data)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
id, name, salary, start_date, dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance