㈠ 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
㈡ 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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㈢ 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了
初学R语言，还望各位大侠多多帮助。
㈣ R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率
知道一系列收盘价向量X,length=1000,求对数收益率的R语言代码
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")
运行结错误办
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 打链结
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
错误: 意外符号 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
错误: 意外符号 in "log return"
㈤ 急！！！R语言读取万德数据库遇到问题 ：CWSDService: quota exceeded.
是的，每个账户查询数据量有个限额，任意一个连续的7天之内都不能超过这个额度。你可以等到明天再跑一跑，或者联系客户经理要求提升权限。
㈥ 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
㈦ 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)