如何用r语言抓取数据库中的数据库

一、 安装RODBC库

1、进入R语言的GUI界面（RGUI.EXE)，在菜单栏选择“程序包/安装程序包

2、在d出的窗口里往下拉，选择RODBC如图，点击确定

3、在ODBC数据源管理器里将需要的数据库添加进去，这里笔者使用的是SQL Server2008，驱动程序选择Native Client10.0

3、在R语言窗口输入连接语句

>library(RODBC)

**这里是载入RODBC库

>channel<-odbcConnect("MyTest",uid="ripley",case="tolower")

**连接刚才添加进数据源的“MyTest”数据库

**ch <- odbcConnect("some dsn ", uid = "user ", pwd = "**** ")

**表示用户名为user，密码是****，如果没有设置，可以直接忽略

>data(USArrests)

**将“USArrests”表写进数据库里（这个表是R自带的）

>sqlSave(channel,USArrests,rownames = "state",addPK = TRUE)

**将数据流保存，这时候打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了

>rm(USArrests)

>sqlTables(channel)

**给出数据库中的表

>sqlFetch(channel,"USArrests",rownames = "state")

**输出USArrests表中的内容

>sqlQuery(channel,"select * from USArrests")

**调用SELECT查询语句并返回结果（如图）

>sqlDrop(channel,"USArrests")

**删除表

>odbcClose(channel)

**最后要记得关闭连接

当然，通过这个办法也可以读取Excel、Access表中的内容，具体方法类似，这里不再重复

1.R数据的保存与加载

可通过save()函数保存为.Rdata文件，通过load()函数将数据加载到R中。

[ruby] view plain copy

> a <- 1:10

> save(a,file='d://data//dumData.Rdata')

> rm(a)   #将对象a从R中删除

> load('d://data//dumData.Rdata')

> print(a)

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

2.CSV文件的导入与导出

下面创建df1的数据框，通过函数write.csv()保存为一个.csv文件，然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。

[ruby] view plain copy

> var1 <- 1:5

> var2 <- (1:5)/10

> var3 <- c("R and","Data Mining","Examples","Case","Studies")

> df1 <- data.frame(var1,var2,var3)

> names(df1) <- c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")

> write.csv(df1,"d://data//dummmyData.csv",row.names = FALSE)

> df2 <- read.csv("d://data//dummmyData.csv")

> print(df2)

VariableInt VariableReal VariableChar

1           1          0.1        R and

2           2          0.2  Data Mining

3           3          0.3     Examples

4           4          0.4         Case

5           5          0.5      Studies

3.通过ODBC导入与导出数据

RODBC提供了ODBC数据库的连接。

3.1从数据库中读取数据

odbcConnect()建立一个数据库连接，sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询，odbcClose()关闭数据库连接。

[ruby] view plain copy

library(RODBC)

connection <- odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")

query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."

# or read query from file

# query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999)

myData <- sqlQuery(connection, query, errors = TRUE)

odbcClose(connection)

sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

3.2从Excel文件中导入与导出数据

[ruby] view plain copy

library("RODBC")

conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")

Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

close(conn)

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

---