R语言——将输出用为输入：结果的重用

R可以将分析出的结果轻松保存，并作为进一步分析的输入使用

举例：

利用汽车数据mtcars执行一次简单的线性回归，通过车身重量（wt）预测每加仑行驶的英里数（mpg），执行数据，结果显示在屏幕上，不保存任何信息。

执行回归，在一个对象中保存结果

创建了一个名为lmfit的列表对象，虽然没有显示任何输出，但分析结果稍后被显示和继续使用，其中包含了大量的信息：预测值、残差、回归系数等

summary（lmfit）:显示分析结果的统计概要

plot（lmfit）生成回归诊断图形

predict（lmfit）：预测

一、 安装RODBC库

1、进入R语言的GUI界面（RGUIEXE)，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 Client100

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

> A=LETTERS[1:10]

> B=LETTERS[5:15]

##交集

> intersect(A,B)

[1] "E" "F" "G" "H" "I" "J"

##并集

> union(A,B)

[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O"

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biodist r语言_R语言基础入门之二：数据导入和描述统计 原创

2020-12-21 04:48:53

weixin_39538789

码龄6年

关注

一、数据导入

对初学者来讲，面对一片空白的命令行窗口，第一道真正的难关也许就是数据的导入。数据导入有很多途径，例如从网页抓取、公共数据源获得、文本文件导入。为了快速入门，建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法。也就是先用较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。

例如我们先从这个地址下载iriscsv演示数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。在R语言中输入如下命令： data=readtable('clipboard',T)

这的里readtable是R读取外部数据的常用命令，T表示第一行是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。另一种更方便的导入方法是利用Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是一样的。

二、Dataframe *** 作

在数据导入R语言后，会以数据框(dataframe)的形式储存。dataframe是一种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每一行都代表一个样本点，而每一列则代表了样本的不同属性或特征。初学者需要掌握的基本 *** 作方法就是dataframe的编辑、抽取和运算。

尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进行编辑，下面的命令可以让你有机会修改数据并存入到新的变量newdata中： newdata=edit(data)

另一种情况就是我们可能只关注数据的一部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的SepalWidth变量数据，因为SepalWidth变量是第2个变量，所以此时键入下面的命令即可： newdata=data[20:30,2]

如果需要抽取所有数据的SepalWidth变量，那么下面两个命令是等价的： newdata=data[,

是不一样啊，主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时，输入矩阵为相关系数矩阵，每个元素是0<=x<=1的，对角线为1；cor=F时，输入矩阵为协方差矩阵，对角线为每个变量的方差；默认是cor=F的，而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化，然后再求协方差矩阵。即：先将数据标准化，两种方式才是相同的。否则，cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程。

happy <- 1:33

或者

happy <- c(1:33)

即可

你可能把R语言与其它编程语言的语法混淆了。

《R语言实战》值得推荐

R语言帮助的使用

想要学好一门语言，灵活利用帮助也是高效学习的一种方法，R语言的帮助获取有哪些呢？

8个PDF文档

首先在RGui标签项“帮助”里面有8个文档，可以直接打开，不过是英文的，下面提到的R文档都是英文的哈哈，呵呵！

输入helpstart(),点击回车键，打开网页获取帮助

如果没有反应，就把给出的网址复制下来在浏览器中打开。其实，这与右边区域帮助是一样的，直接看右面的就行了。

使用help(函数名、包名)

这里查看一下求和函数sum()的用法帮助。

对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来。

help('<')或者help('for')

当然了，如果输入错误，会有提示，学习语言时，要养成 学会看错误提示 的好习惯。

>help(package = datatable)

点击包名就会跳转到这个包的详细介绍页面。

使用？函数名，获得关于函数的解释

用？sum与上面一样的效果。对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来

？'<'或者？'for'，就会有相应的帮助。

使用？？函数名，获得包含该函数名的其它函数

比如sum就会获得包含该函数名sum()的其它函数。

使用example(函数名）获取函数的案例并且自动运行。

“persp”是R语言三维图像绘制函数，执行

> example("persp")

只需根据向导按“Enter”键，会画出几个漂亮的图像

有没有觉得画的图很漂亮，R语言作为优秀的数据可视化工具，能画的图远不止这些，丰富的第三方包为R语言提供了强大的画图功能，后面会慢慢看到。

以上就是关于R语言——将输出用为输入：结果的重用全部的内容，包括:R语言——将输出用为输入：结果的重用、如何用r语言抓取数据库中的数据库、如何用R语言写一个程序，后输入向量，通过程序输出并集与交集，不是直接用intersect和unio等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！