㈠ R語言如何資料庫讀取數據
R 對於基於 SQL 語言的關系型資料庫有良好 的支持，這些資料庫既有商業資料庫 Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 等，也包含在 GNU General Public License (GPL) 下發布的 MySQL 等開源資料庫。 RMySQL 包中提供了到 MySQL 資料庫的介面；RODBC 包提供了更為廣泛資料庫介面的解 決方案 支持所有標准 ODBC 介面的資料庫。通過這種方式，相同的 R 代碼可以方便地應用於 不同類型的資料庫。 library (RODBC) ch <- odbcConnect("stocksDSN",uid = "myuser",pwd = "mypassword") stocks <- sqlQuery(ch ,"select * from quotes") odbcClose(ch) 經測試，Windows 平台上的 Microsoft SQL Server、Access、Oracle、MySQL、PostgreSQL，和
㈡ 如何用R語言在數據中提取指定列數據，並且形成一個新的數據表
1、分析數據表：通過瀏覽「入庫明細」表，我們可能看到入庫明細表中，作為提取記錄的條件零件號在A列。
需要提取的記錄，入庫日期在H列、入庫單號在O列、最後生產批號在L列、入庫前庫存數在Q列。為DC000496ZL的記錄有5條（截圖中的4條是指上面有4條）。
2、列出提取條件及項目：在sheet1中，將A列放置提取條件（即零件號）。在B、C、D、E列分別寫上提取項目名稱：入庫日期、入庫單號、最後生產批號、入庫前庫存數。
3、寫公式：在最後入庫日期項目下B2中輸入公式：=MAX((入庫明細!$A$2:$A$26=$A2)*(入庫明細!$H$2:$H$26))，這是一個數組公式，請用三鍵確認（ctrl+shift+enter)。
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㈢ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
㈣ R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"
㈤ 急！！！R語言讀取萬德資料庫遇到問題 ：CWSDService: quota exceeded.
是的，每個賬戶查詢數據量有個限額，任意一個連續的7天之內都不能超過這個額度。你可以等到明天再跑一跑，或者聯系客戶經理要求提升許可權。
㈥ 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
㈦ 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
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
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)
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)