r语言打开excel数据格式,电子表格r语言怎么打开数据

1. r语言怎么打开数据

install.packages('xslx') library(xlsx) Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8") a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F) head(a)显示前六行 class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型 a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型

2. r语言怎么打开数据编辑器

windows xp系统下打开注册表编辑器方法垍頭條萊

方法一：在我的电脑桌面 开始 - 运行 在运行框里输入 regedit 按确定(回车)即可进入注册表，如下图：垍頭條萊

方法二：找到注册表运行文件

　　一般在windows xp系统中注册表程序文件都是在系统C盘里的Windows目录下，找到文件名为regedit.exe运行程序。直接运行该注册表程序即可打开注册表了，如果您经常使用注册表使用该方法很方便。

我们可以把regedit.exe运行程序发送到桌面快捷方式即可，方法是鼠标放在regedit.exe文件上，然后右键鼠标--发送到 -- 桌面快捷方式 即可，之后即可在桌面上找到入口了。

windows 7系统下打开注册表编辑器的方法

方法一：直接在电脑桌面 - 开始 - 在搜索框里直接输入regedit 回车后就可以打开注册表编辑器，当然你也可以在win7的运行中输入regedit 回车也是一样的，原理与windows xp系统下相似。頭條萊垍

方法二：同样也可以在系统C盘里的Windows目录下，找到文件名为regedit.exe运行程序。直接运行该注册表程序即可打开注册表了。

windows 10系统下打开注册表编辑器的方法

使用【Regedit】命令打开Win10注册表编辑器

1.首先使用【Win】+ 【R】组合快捷键，快速打开运行命令框，在打开后面键入命令：【Regedit】，如下图所示。

2.完后后按回车键（或点击“确定”）就可以打开Win10注册表编辑器了，如下图所示。

3. r语言怎么打开数据表格

把数据写入excel，主要是用write.table函数

用？write.table或者help(write.table)来查看帮助條萊垍頭

以下是这个函数的一些参数：垍頭條萊

write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ",

eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,垍頭條萊

col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),

fileEncoding = "")頭條萊垍

里面有个append参数，默认是FALSE垍頭條萊

append

logical. Only relevant if file is a character string. If TRUE, the output is appended to the file. If FALSE, any existing file of the name is destroyed.垍頭條萊

把这个参数设置成TRUE就可以把数据追加到已有的文件后面了。

4. r语言打开数据集

一般都是写在Excel中，然后导入R语言。导入代码如下： install.packages('xslx') library(xlsx) Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8") a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F) head(a)显示前六行 class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型 a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型

5. R语言怎么读取数据

先读进去比如：data=read.table(fileName,header=T), 然后直接用data[1]和data[3]就可以分别渠道地1列，第三列。

如果想要同时取出这两列可以用data[c(1,3)]，也可以取出来之后再和并cbind(data[1],data[3]). 这些只是我自己想的，都能实现但不一定是最佳方案。。

6. R语言查看数据

data.table用法解析

R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。

管道函数的使用方法

常用的管道函数有以下三种：

%in%：表示包含于

%>%：表示向右传递

%$%：表示向右传递列，并可以直接按列操作

data.table使用方法

1. 首先将数据变成data.table格式

data = data%>%

as.data.table()

2. 将数据按照以下5个变量汇总

data = data%>%

as.data.table()%$%

.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),

by = c("period","index","area","id1","id2")]

3. 按照某类别列的变量值筛选

data = data%$%

.[index%in%c("UV","DB","XS"),]

4.改变类别列中变量名称

data = data%$%

.[index_name == "DB",index_name := "DB_PV"]%$%

.[index_name == "GZ",index_name := "GZ_UV"]%$%

.[index_name == "XSLZ",index_name := "XSLZ_UV"]

5. 取某列全部值的前6个字母

data = data %$%

.[,":="(id1 = substr(id1,1,6),

id2 = substr(id2,1,6))]%$%

.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),

by = c("period","index","area","id1","id2")]

6. 筛选列

data = data %$%

.[,.(period,id1,id2,area,index,value)]

7. 筛选行列

N <- rank.P[ID2%in%target,.(ID2, Month, prov_ID, Province, Index_name,Value_adj_per)]

8. 变更列名称

data = data%>%

setnames(c("period","car_id1","car_id2","area","value"), c("Month","ID1","ID2","Province","Value"))

9. 按照某列合并表格，并筛选某些列

data = data %>%

merge(data2, by.x="Province",by.y="Province",all.x = TRUE)%$%

.[,.(Month,Province,ID,index_name,ID2,Value)]

9.1 合并后出现列名重复现象

new_data <- data%>%

merge(data2,

by.x = c("ID1","ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name"),

by.y = c("ID2","ID1","Month","prov_ID","Province","Index_name"),

suffixes = c("_P","_N"))

10. 定义新列

new_data <- new_data[, ":="(Score = (Value_adj_per_P+Value_adj_per_N)/2)]%$%

.[, Rank := row_number(-Score),

by = c("ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name")]%>%

merge(phase, by = "Index_name")%$%

.[, Index_name := NULL]

7. r语言显示数据

r语言在运行的过程中会存在数据不一致

8. r语言怎么打开数据集

r按以下方法录入数据：

1.一般,数据会保存在EXCEL中。整理好后要将数据另存为.csv格式才能被R语言识别接收。垍頭條萊

2.导入数据语句为mydata<-read.csv(file.choose()),输入到R语言后按回车即可选择文件夹位置,选择要分析的.csv数据导入。垍頭條萊

3.数据导入后可以edit(mydata),R语言工作区就会弹出数据,可以进行编辑。垍頭條萊

9. R语言怎么打开

打开电脑之后，鼠标点击右上角的文件夹 进入二语言中之后点击键盘输入 Mutate即可加载 垍頭條萊

10. r语言用数据框读入数据

最简单的方法，数据框的名称，加上你要提取的列数，示例如下：需要注意的是，如果只提取单列的话，得到的数据就变成了一个vector，而不再是dataframe的格式了。

11. 如何打开r语言自带数据

R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以透过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计, S3, S4等）功能。

R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。

虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件GNU Octave和商业软件MATLAB。