❶ R语言如何数据库读取数据
R 对于基于 SQL 语言的关系型数据库有良好 的支持，这些数据库既有商业数据库 Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 等，也包含在 GNU General Public License (GPL) 下发布的 MySQL 等开源数据库。 RMySQL 包中提供了到 MySQL 数据库的接口；RODBC 包提供了更为广泛数据库接口的解 决方案 支持所有标准 ODBC 接口的数据库。通过这种方式，相同的 R 代码可以方便地应用于 不同类型的数据库。 library (RODBC) ch <- odbcConnect("stocksDSN",uid = "myuser",pwd = "mypassword") stocks <- sqlQuery(ch ,"select * from quotes") odbcClose(ch) 经测试，Windows 平台上的 Microsoft SQL Server、Access、Oracle、MySQL、PostgreSQL，和
❷ 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
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
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)
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)
❸ 如何利用r语言进行读取数据文件，并绘制散点图
首先，下载并安装好R软件。打开R软件，可以看到R软件主窗口。
2
为了方便编辑代码，一般不在主窗口直接输入程序。我们可以点击“文件——新建程序脚本”，出现R编辑器。我们将在此输入需要运行的命令。
3
使用因子格式输入数据。这里输入两组数据，以便后面说明详细使用方法。
4
输入命令plot(x)，表示绘制序列x的散点图。选中程序，右键，点击“运行当前行或选中代码”，运行程序。按F5键或者Ctrl+R键也可以实现。在图标显示框出现散点图了。
5
输入命令plot(x,y)，其中x表示自变量，y是因变量,生成y关于x的散点图。运行命令，即出现散点图。
6
再增加一组数据，用coplot函数绘制多变量的散点图。coplot(x~m|y)表示在不同的y值下，x关于m的散点图。
❹ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
❺ 用R语言对vcf文件进行数据挖掘.3 从vcf文件里提取有用信息
目录
一般的VCF文件都很大，用手动提取里面的信息肯定不大现实。用 vcfR 就可以轻松实现。
vcfR 自带测试文件 vcfR_test 。就用这个文件来操作一下吧。
在分区 Genotype 里，通过观察 FORMAT 列可以看到一共有四种类型的数据 GT:GQ:DP:HQ ，至于这四种类型的数据个各自代表什么意思大家可以查阅知乎网络谷歌。我们可以提取出我们想要的数据类型。比方说最重要的 GT (genotype)。
同样，我们也可以提取例如 DP (测序深度Read Depth)的数字矩阵。
值的注意的是这里用到了参数 as.numeric = TRUE 使得数据自动转换成了数字。但是并不是对所有类型的数据都有效，比方说我们重复一下提取 gt 。
在没有任何报错的情况下 gt 变成了一堆毫无意义的数字，很明显不合理，不要用这些经过错误转换的数据进行下一步分析，比方说喜闻乐见的主成分分析。
在一些类型的数据里可能会出现一个以上的结果，比方说上面的 HQ 数据。
一般情况下我们只需旦尘猜要每一列的第一个数字
不需要samtools之类的软件我们也可模型以实现vcf数据读取自由，关键是可以直接兄和写入内存进行下一步的统计分析和数据可视化，个人感觉是很有效的提高了生产力。值得花时间学习一下这个工具。
❻ 如何用R语言在数据中提取指定列数据，并且形成一个新的数据表
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。
❼ 在r语言中用什么命令读取全部数据
使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。
❽ 求助如何用R或者Python抓取同花顺网
非要用同花顺的话，比较可行的办法是：做外挂程序，模拟键盘鼠标输入或者操控窗体控件
另外就是模拟登陆你券商的web交易版本，这个有一个开源的项目GitHub - shidenggui/easytrader: 提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件
目前支持华泰/佣金宝/银河/广发/雪球
❾ 如何用R语言在数据中提取指定列数据，并且形成一个新的数据表
1、分析数据表：通过浏览“入库明细”表，我们可能看到入库明细表中，作为提取记录的条件零件号在A列。
需要提取的记录，入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。为DC000496ZL的记录有5条（截图中的4条是指上面有4条）。
2、列出提取条件及项目：在sheet1中，将A列放置提取条件（即零件号）。在B、C、D、E列分别写上提取项目名称：入库日期、入库单号、最后生产批号、入库前库存数。
3、写公式：在最后入库日期项目下B2中输入公式：=MAX((入库明细!$A$2:$A$26=$A2)*(入库明细!$H$2:$H$26))，这是一个数组公式，请用三键确认（ctrl+shift+enter)。
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