请教R软件中数据结果的导出

做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。

通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。

当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。

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。

...

r软件怎么导入数据

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 copymydataedit(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 copymydata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。

如何在R中导入不同类型的数据

它含有三个变量。

其语法如下，是个一可选参数。

4;-data，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 copymydata<data.sav&quot。

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.get(&quot。

5，因此还不太清楚xml包大体如何使用，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.从网页抓取数据不仅Python可以爬取网页数据；，use.value.labels=TRUE） 这段代码中，data.names=&quot.导入SPSS数据我们可以调用通过 foreign 包中的函数 read，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。

具体步骤如下：（1） 创建一个空数据框（或矩阵） .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，比如Java环境，Per，或者32-bit R,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： age （数值型） ，键入数据，最后保存结果，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，并将结果保存回此数据对象中，header=value,sep=＂delimter＂。

完成这个任务的一种途径是使用函数 readLines（)下载网页，现在总结一下如何导入不同类型的数据.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、 height（字符型）和 weight （数值型） 。

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。

然后通过edit（)函数调用文本编辑器，并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析，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；name&quot，感兴趣的朋友可以下载xml包，通过帮助文档进行学习；-spss，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，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 copymydata&lt.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，row，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） .spss（) 将SPSS数据集可以导入到R中，也可以使用 Hmisc 包中的 spss:1:read.table(file;)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。

编辑器界面如下，他还有许多参数， row.names 用以指定一个或多个表示行标识符的变量、写入和操作XML文件。

因为我还没有遇到这种数据。

在下例中，你将创建一个名为 mydata 的数据框.使用键盘输入数据在导入数据比较少的时候.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在使用R的时候，我们肯定需要导入数据，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。

6，让整个转换过程更加简单一致。

如果你没有将它其赋值到一个对象

请问做数据统计分析,是R软件好用,还是SPSS好用？

搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像织成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。

网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取网页抓取/数据抽取/信息提取软件工具包MetaSeeker是一套完整的解决方案，里面有定题网络爬虫，也叫聚焦网络爬虫，这种爬虫抓取下来一个页面后并不抽取所有的超链接，而是只找主题相关的链接，笼统的说就是爬行的范围是受控的。

网络爬虫实现代码主要集中在MetaSeeker工具包中的DataScraper工具。

可以从 gooseeker网站下载下来看...

如何用r语言进行数据分类

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

R语言按照以下几点进行数据分类通过选择菜单程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。

使用命令install.packages(＂package_name＂,＂dir＂)package_name：是指定要安装的包名，请注意大小写。

dir：包安装的路径。

默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。

可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。

本地来安装如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。

请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：1)linux环境编译运行：tar.gz文件2)windows 环境编译运行 ：.zip文件3)MacOSg环境编译运行：.tgz文件加载包 包安装后，如果要使用包的功能。

必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令： Library（“包名”）...

如何在R软件中求一致性指数

可以优先考虑作为均值极差控制图（Xbar-R）的重点质量特性.还要考虑当前的潜在问题，比如质量问题比较突出的区域，可以优先考虑.另外，当特性之间有明显的相关性是，可以考虑控制这些相关特性的某一项我在spconline_com_cn网站上找了一些资料，你参考一下 在使用均值极差控制图之前，很多尺寸之间存在一定的关系，我们无需对所有尺寸进行控制.例如，在冲压过程中，首先要考虑顾客的需求，例如顾客在图纸中明确要求的SPC重点控制项目. 确定均值极差控制图（Xbar-R）的特性，因为模具决定了这些尺寸之间的比例，因此，只需要选择部分特性进行分析就可以了，必须作几点适当的准备： 准备工作的第一项是要确定作图的特性，或是少数几项，这样可以提高效率