R語言中如何導入股票數據

㈠ R語言的數據導入和導出

一、將excel中數據導入的做法：
1.將excel的數據另存為csv文件（下面圖片中紅色方框中的為另存為）

由圖可以看出第一行的年齡作為了變數的名字，表示年齡等於後面的一系列整數
二、將R中數據導出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a為想要導出的數據，file=表示導出的目的位置及文件名稱，此例為保存到桌面，文件名稱為resialsofCSVD，文件類型為csv文件。

㈡ r語言怎麼導入數據，導入後怎麼調用

把你需要畫圖的數據放入此函數as.numeric(x)轉化為數字性

㈢ R語言如何從外部讀取數據到R中

R語言如何從外部讀取數據到R中
R語言可以從鍵盤，文本，excel，access，資料庫，專業處理軟體sas

一、使用鍵盤的輸入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、讀入帶有分隔符文本格式的數據
data<-read.table(文件，header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多選項的
file（）gzfile（），bzfile（），等一些壓縮文件以及url（http：//,ftp://,smtp://）
例子：
默認的時候，字元串會自動使用factor轉化為數值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid"，stringsAsFactors=FALSE)
三、將xls文件導入到R中
（1）將xls變成csv的格式導入
（2）在Windows系統中，你也可以使用RODBC包來訪問Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取網頁並且提取信息
五、導入spss數據
library（Hmisc）
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、導入SAS數據
將sas格式的數據轉換為csv格式的數據 然後用read.table()形式導入
七、導入關系型資料庫的數據
R中有多種面向關系型資料庫管理系統（DBMS）的介面，包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通過原生的資料庫驅動來提供訪問功能，另一些則是通過ODBC或JDBC來實現訪問的。
（1）使用ODBC的方式導入數據

㈣ R語言如何導入TXT文件數據

如果是
Windows
下使用絕對路徑，要用
\\，比如
e:\\folder\\file.txt。Linux下不清楚。或者用/。
最好是把源數據文件復制一份放在工作目錄下，方便引用。這里有個
dirty
trick，在放
TXT
文件的文件夾里新建
R
script
文件（新建一個
TXT，把文件後綴改成
.R），然後雙擊這個
.R進入
R
studio，默認的工作目錄就是這個文件夾了。同樣的，Windows
下適用，Linux
下不清楚。

㈤ r語言如何導入excel數據

xlsx包不是R語言自帶的包，必須額外安裝xlsx包的依賴包也得安裝，依賴包裝好了才能載入xlsx包。

電腦：華為MateBook14

系統：Windows10

軟體：1.0R語言、xlsx包

1、首先，導入R語言需要載入xlsx包，沒有安裝這個包的，請用下面的代碼進行在線安裝：

install.packages("xlsx")，選擇China的任意一個鏡像站點，它會自動安裝其他所需的依賴包。

㈥ 如何在R語言中讀入數據和導出存儲數據

1.R數據的保存與載入

可通過save()函數保存為.Rdata文件，通過load()函數將數據載入到R中。

[ruby]view plain

• >a<-1:10

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

• >rm(a)#將對象a從R中刪除

• >load('d://data//mData.Rdata')

• >print(a)

• [1]12345678910



• 2.CSV文件的導入與導出

下面創建df1的數據框，通過函數write.csv()保存為一個.csv文件，然後通過read.csv()將df1載入到數據框df2中。

[ruby]view plain

• >var1<-1:5

• >var2<-(1:5)/10

• >var3<-c("Rand","DataMining","Examples","Case","Studies")

• >df1<-data.frame(var1,var2,var3)

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

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

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

• >print(df2)

• 110.1Rand

• 220.2DataMining

• 330.3Examples

• 440.4Case

• 550.5Studies

• 3.通過ODBC導入與導出數據

RODBC提供了ODBC資料庫的連接。

3.1從資料庫中讀取數據

odbcConnect()建立一個資料庫連接，sqlQuery()向資料庫發送一個SQL查詢，odbcClose()關閉資料庫連接。

[ruby]view plain

• library(RODBC)

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

• query<-"SELECT*FROMlib.tableWHERE..."

• #orreadqueryfromfile

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

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

• odbcClose(connection)

• sqlSave()和sqlUpdate()用於寫入或更新一個ODBC資料庫表。

3.2從Excel文件中導入與導出數據

[ruby]view plain

• library("RODBC")

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

• Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

• close(conn)

㈦ 初學者R語言：外部數據導入

1.對於簡單文件，可以簡單讀取，ex1 <- read.table("ex1.txt")

2.對於復雜文件，ex1 <-read.table("文件名如ex1.txt",sep="\t"，header=T,row.names = 1，comment.char="!",sep="\t")

read.table默認分隔符為\t

sep="\t"目的為識別行，對同一表格運行有無此命令的兩種結果對比顯而易見

header=T目的為把第一行設置為表頭

比較復雜的文檔需要跳過有些部分的，根據需要掉過部分的特點，如此下圖文檔不需要的部分都有感嘆號， commeat.char="!"意思為跳過！那一行，去掉我們不需要的那部分， 即讀出了表達矩陣

設置第一列為列名的參數是row.names = 1

read.CSV（("文件名"，sep="，"）#因為CSV默認分隔符是逗號

save（b,file="b_input.Rdata)#把讀出來的文件b存為R語言專用數據文件，以後就可以直接load（file="b_input.Rdata）打開

library(readxl)#載入包，無法載入就安裝

a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把數據文件放在你打開的R-project目錄下，不然讀取不到

㈧ 如何用R語言的quantmod包獲取一系列股票的歷史日線數據

我舉個例子供你參考：
> install.packages('quantmod') # 安裝安裝quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #從雅虎財經獲取google的股票數據
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #顯示K線圖