R语言中如何导入股票数据

㈠ R语言的数据导入和导出

一、将excel中数据导入的做法：
1.将excel的数据另存为csv文件（下面图片中红色方框中的为另存为）

由图可以看出第一行的年龄作为了变量的名字，表示年龄等于后面的一系列整数
二、将R中数据导出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a为想要导出的数据，file=表示导出的目的位置及文件名称，此例为保存到桌面，文件名称为resialsofCSVD，文件类型为csv文件。

㈡ r语言怎么导入数据，导入后怎么调用

把你需要画图的数据放入此函数as.numeric(x)转化为数字性

㈢ R语言如何从外部读取数据到R中

R语言如何从外部读取数据到R中
R语言可以从键盘，文本，excel，access，数据库，专业处理软件sas

一、使用键盘的输入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、读入带有分隔符文本格式的数据
data<-read.table(文件，header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多选项的
file（）gzfile（），bzfile（），等一些压缩文件以及url（http：//,ftp://,smtp://）
例子：
默认的时候，字符串会自动使用factor转化为数值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid"，stringsAsFactors=FALSE)
三、将xls文件导入到R中
（1）将xls变成csv的格式导入
（2）在Windows系统中，你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取网页并且提取信息
五、导入spss数据
library（Hmisc）
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、导入SAS数据
将sas格式的数据转换为csv格式的数据 然后用read.table()形式导入
七、导入关系型数据库的数据
R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能，另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。
（1）使用ODBC的方式导入数据

㈣ R语言如何导入TXT文件数据

如果是
Windows
下使用绝对路径，要用
\\，比如
e:\\folder\\file.txt。Linux下不清楚。或者用/。
最好是把源数据文件复制一份放在工作目录下，方便引用。这里有个
dirty
trick，在放
TXT
文件的文件夹里新建
R
script
文件（新建一个
TXT，把文件后缀改成
.R），然后双击这个
.R进入
R
studio，默认的工作目录就是这个文件夹了。同样的，Windows
下适用，Linux
下不清楚。

㈤ r语言如何导入excel数据

xlsx包不是R语言自带的包，必须额外安装xlsx包的依赖包也得安装，依赖包装好了才能加载xlsx包。

电脑：华为MateBook14

系统：Windows10

软件：1.0R语言、xlsx包

1、首先，导入R语言需要加载xlsx包，没有安装这个包的，请用下面的代码进行在线安装：

install.packages("xlsx")，选择China的任意一个镜像站点，它会自动安装其他所需的依赖包。

㈥ 如何在R语言中读入数据和导出存储数据

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

• >a<-1:10

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

• >rm(a)#将对象a从R中删除

• >load('d://data//mData.Rdata')

• >print(a)

• [1]12345678910



• 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

• >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

• 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

• library("RODBC")

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

• Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

• close(conn)

㈦ 初学者R语言：外部数据导入

1.对于简单文件，可以简单读取，ex1 <- read.table("ex1.txt")

2.对于复杂文件，ex1 <-read.table("文件名如ex1.txt",sep="\t"，header=T,row.names = 1，comment.char="!",sep="\t")

read.table默认分隔符为\t

sep="\t"目的为识别行，对同一表格运行有无此命令的两种结果对比显而易见

header=T目的为把第一行设置为表头

比较复杂的文档需要跳过有些部分的，根据需要掉过部分的特点，如此下图文档不需要的部分都有感叹号， commeat.char="!"意思为跳过！那一行，去掉我们不需要的那部分， 即读出了表达矩阵

设置第一列为列名的参数是row.names = 1

read.CSV（("文件名"，sep="，"）#因为CSV默认分隔符是逗号

save（b,file="b_input.Rdata)#把读出来的文件b存为R语言专用数据文件，以后就可以直接load（file="b_input.Rdata）打开

library(readxl)#加载包，无法加载就安装

a<-read_excel("123.xlsx")#注意要把数据文件放在你打开的R-project目录下，不然读取不到

㈧ 如何用R语言的quantmod包获取一系列股票的历史日线数据

我举个例子供你参考：
> install.packages('quantmod') # 安装安装quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图