R语言-读取、输出及操作
----------读取txt格式数据
a<-read.table("xiaoliang.txt",header= TRUE)----------读取xlsx（excel2007）的文件
library(xlsx)
a<-read.xlsx("samuel.xlsx",1)-----------读取网页表格
如果是想抓去网页上的某个表格，那么可以使用XML包中的readHTMLTable()函数。例如我们想获得google统计的访问最多的1000名网站数据，则可以象下面这样做。关于这个函数可以参考这篇博文。
url <- 'http://www.google.com/adplanner/static/top1000/'
data <- readHTMLTable(url)
names(data)
head(data[[2]])
----------批量读取本地文件
在批量读取文档时一般先将其存放在某一个目录下。先用dir()函数获取目录中的文件名，然后用paste()将路径合成，最后用循环或向量化方法处理文档。例如：
doc.names <- dir("path")
doc.path <- sapply(doc.names,function(names) paste(path,names,sep='/'))
doc <- sapply(doc.path, function(doc) readLines(doc))
--------与数据库连接取数
library(RMySQL)
connectMySQL<-function(mysql,dbname,user,password,host){
drv<-dbDriver(mysql)
return(dbConnect(drv,dbname,user,password,host))
}
connect <- function()
{
con <- connectMySQL(mysql = "MySQL", dbname = "test", user = "***", password = "A", host = "10.***")
return(con)
}con=connect()
news=dbGetQuery(con,"select news_content from news_cms where substr(news_time,1,10)='2016-05-09';")--------------输出数据
write.table(AAPL, file = "E:/R脚本/data.csv", append =FALSE)---------------与数据库相连输出数据
con<-connect()
dbWriteTable(con, "cookie_adlog_2", ad_msg,row.names =FALSE, overwrite = TRUE)overwrite: 一个逻辑值，是否覆盖表中的数据，默认为FALSE
append: 一个逻辑值，是否是追加数据到已存在的表，默认为FALSE
--------------保存为逗号分割文本
>write.csv(d, file = "c:/data/foo.csv", row.names = F, quote = F)
------------ 保存为R格式文件
save(d, file = "c:/data/foo.Rdata")
存到本地
save(I,file="/opt/mllib_data/futureKPI/futureUserIndex.dat")
----------通过R在mysql建表
data_delete<-dbGetQuery(conn,str_c("CREATE TABLE ss_usr_trd_anlytcs
(
dy varchar(8) comment '时间',
eqt_id varchar(500) comment '用户名',
rgstr_date varchar(50) comment '注册时间',
fst_trd_date varchar(50) comment '首次成交时间',
lst_trd_date varchar(50) comment '最近1次成交时间',
lst_trd_amt double comment '最近1次成交金额',
trd_sccss_cnt_lst_mnth int comment '最近1个月累计成交次数',
trd_amt_lst_mnth double comment '最近1个月累计成交金额',
trd_sccss_cnt_thr_mnth int comment '最近3个月累计成交次数',
trd_amt_thr_mnth double comment '最近3个月累计成交金额',
accmltd_trd_sccss_cnt int comment '累计成交次数',
accmltd_trd_amt double comment '累计成交金额',
trd_cnt_lst_mnth int comment '最近1个月累计交易次数',
ss_usr_type text comment '用户类型',
ss_strtg_prdct text comment '购买的及购买次数和总金额数',
ss_strtg_trnd_wght text comment '按次数、金额、时间计算产品类别及其权重',
strtg_type text comment '类型及其次数',
ss_prdct_type text comment '产品类别及其购买次数 ',
ss_strtgs_lvl text comment '等级及次数'
)
ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8", collapse = ""))