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在应用统计学中，数据量一般是比较大的，变量也很多。如果用上述方法来建立数据集，好像辛苦了一些。上述方法适用于少量数据、少量变量的分析。对于大量数据和变量，一般应在其他软件中输好，再读R中处理。
1、 读入输好的纯文本文件
若数据已经输入一个纯文本文件“c:/test.txt”。其格式如下：
Price Floor Area Rooms Age Cent.heat
01 52.00 111.0 830 5 6.2 no
02 54.75 128.0 710 5 7.5 no
03 57.50 101.0 1000 5 4.2 no
04 57.50 131.0 690 6 8.8 no
05 59.75 93.0 900 5 1.9 yes
其中第一行为变量名，第一列为记录序号。
则利用read.table( )函数可读入数据，如：
read.table(“c:/test.txt”)->test
便把数据集读入，并命名为test。
注：文件的后缀不必一定要.txt，关键文件要为纯文本，里面不能有特殊格式符。
如果数据文件中没有第一列记录序号，如：
Price Floor Area Rooms Age Cent.heat
52.00 111.0 830 5 6.2 no
54.75 128.0 710 5 7.5 no
57.50 101.0 1000 5 4.2 no
57.50 131.0 690 6 8.8 no
59.75 93.0 900 5 1.9 yes
则命令语句为：
read.table(“c:/test.txt”, header=TRUE)->test
系统根据每个变量第一个值的类型，自动识别变量类型，如以上数据集中，除最后一个“Cent.hear”是字符变量，其他均为数值变量。
2、 读入其他格式的数据库
要读入其他格式数据库，必须先安装“foreign”模块。它不属于R的8个内在模块，需要在使用前安装。
安装方法很简便，只需键入命令：
library(foreign)
即可。
Epi info:
R可读入epi5和6的数据库。命令如下：
read.epiinfo(“文件名.rec”)
即可。
要给数据集一个名字，则是：
read.epiinfo(“文件名.rec”)->名称
例如：
read.epiinfo(“d:/ttt.rec”)->ttt
Stata:
R可读入Stata5,6,7的数据库。命令如下：
read.dta(“文件名.dta”)
SAS：
对于SAS，R只能读入SAS Transport format(XPORT)文件。所以需要把普通的SAS数据文件（.ssd和.sas7bdat）转换为Transport format(XPORT)文件,再用命令：
read.xport( )
SPSS：
read.spss( )可读入SPSS数据文件。
读入数据文件后，使用 数据集名$变量名 ，可使用各个变量。如：
mean(ttt$age)
便是计算数据集ttt中的变量age的均数。
转自链接：http://www.stathome.cn/html/S-plus_R/Rrumen/2009/0604/467.html |
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发表于 2011-11-6 18:56:57
发表于 2011-11-9 21:17:30