R语言如何导入10年股票数据

❶ 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

❷ 如何在R语言运行过程中输入外部数据

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

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。

3
数据导入后可以edit(mydata)，R语言工作区就会弹出数据，可以进行编辑和修改。还可summary(madata)，会输出最基本的数据描述性信息。

❸ 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。

❹ 【R语言】--- 各类数据的导入

通常情况下，我们会在excel中对数据进行预处理，然后将处理好的数据导入R中进行分析、作图。但随着数据源和数据格式的多样化，将多种数据源和数据格式导入R中进行分析、作图显得尤为必要，因为这对于数据分析、作图是最基础的。
R可导入键盘（利用键盘输入）、文本文件、excel、access、spss、sas等各类数据格式。

利用R中的edit()函数手动输入数据的文本编辑器：
（1）创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；
（2）针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。

函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的。若不将其赋值到一个目标，则所有修改将会全部丢失！

用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。

参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。

我习惯用readxl包的read_excel()函数进行导入：

SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。

use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子。

R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。这里我们使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函数进行导入sas数据。

Robert I. Kabacoff (着). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.

❺ 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)

❻ 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

❼ 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