library("rJava")library("Rwordseg")#调入绘制词云的库library("RColorBrewer")library("wordcloud")     #读入数据(特别注意，read.csv

我是想做一幅横轴为日期，纵轴为刷卡进入厦大图书馆的人次的图，代码如下menjin<-read.csv("menjin.csv",header=T,stringsAsFactors=F)menjin$grade

为解决工作中日报问题，基于Rmarkdown+Python+SHELL上线了日报自动化，简单记录，供大家参考1，日报准备明确日报内容准备需要的数据：可以直接调用mysql可以提前download，然后通过read.csv

text1 <- read.csv("file1.txt", header = T)text2 <- read.delim("file2.txt", heade=T)  data_1 <- merge(

read.csv()与read.table函数类似，可以直接读取csv文件和txt文件。data.table的fread()比常规的read.table或者read.csv效率更高。

1.最简单的社交关系图library(igraph)dolphin<-read.csv('dolphins.csv',head=T,fileEncoding='UTF-8',stringsAsFactors

；机器学习；线性回归一些专业词汇只知道英语的，中文可能不标准，请轻喷8.利用简单的线性回归处理Auto数据集library(MASS) library(ISLR) library(car) Auto=read.csv

离群点检测R实现##设置工作空间#先用setwd设置工作空间，如D盘，并将相关数据拷贝到该目录下setwd("("D:/discrete")#读入数据Data=read.csv("D:/discrete

时间序列算法R实现setwd("D:/arima")library(forecast)library(fUnitRoots)Data=read.csv("D:/arima/data",header=T)

k-means算法R实现#先用setwd设置工作空间，如D盘，并将相关数据拷贝到该目录下setwd("D:/k-means")#读入数据Data=read.csv("D:/k-means/data")km

BP神经网络R实现##设置工作空间#先用setwd设置工作空间，如D盘，并将相关数据拷贝到该目录下setwd("D:/BP")#读入数据Data=read.csv("D:/BP/data")#数据命名library

ID3决策树R实现##设置工作空间#先用setwd设置工作空间，如D盘，并将相关数据拷贝到该目录下setwd("D:/ID3")#读入数据data=read.csv("D:/ID3/data")#数据命名

Logistic回归代码-R实现##设置工作空间#首先用setwd设置工作空间，如设置到D盘,并将相关数据拷贝到该目录下setwd("D:/logistic")#读入数据Data=read.csv("D

：rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前工作目录：getwd、setwd保存指定文件或者从磁盘中读取出来：save、load读入、读出文件：read.table、wirte.table、read.csv

两种方式>help("read.csv")>?

##以上为中继点老师课堂笔记,请注意版权##设置工作目录setwd('D:/r-macine-trading')wdbc=read.csv(".

一、小规模数据——简单读入方式read.table、write.table、read.csv、write.csv。

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。前文说，.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。R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，先介绍read.

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。前文说，.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。R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，先介绍read.

XLConnect：一个用R处理Excel文件的高效平台read.table(),read.csv(),read.delim()等函数可以直接读取EXCEl文件，但或多或少总会遇到一些问题。

XLConnect：一个用R处理Excel文件的高效平台read.table(),read.csv(),read.delim()等函数可以直接读取EXCEl文件，但或多或少总会遇到一些问题。

install.packages('wordcloud') library(wordcloud) colors=c('red','blue','green','yellow','purple') data=read.csv

ctreeN<-function(n){#1.读取数据cup98<-read.csv(“F:\R\Rworkspace\cup98lrn/cup98lrn.txt”)#2.设置训练集和测试集比例LoopNum

library(wordcloud) mydata<-read.csv('word-count.txt',header=T,stringsAsFactors=F) jpeg(filename='wordcloud.jpg

setwd("D:/Research/code/rcode")  #noticethe"/"list.files(getwd()) heisenberg<-read.csv(file="simple.csv

使用了R语言的可视化包igraphlibrary(igraph)#读取数据，注意编码格式是utf-8singer <- read.csv('c:/data/tmp/singers-sub.csv', head

用了逻辑回归和随机森林，显然后者要好很多，因为维度一千多个，而且逻辑回归要涉及到更详细的特征处理,第一部分是r代码，第二部分是py一rcoderm(list=ls())library(caret)train_x<-read.csv

library(rJava)library(Rwordseg)library(wordcloud)1、读入文本数据mydata<-read.csv("D:/test/R/report2015.txt",

; data.file <- file.path('data', '01_heights_weights_genders.csv') 2 > heights.weights <- read.csv

读入的数据文件格式如下图所示： R程序采用如下语句： 1 data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse

函数来查看你已成功加载的包的数据集>data() 需要更完整的列表，包括以安装的所有包的数据>data(package=.packages(TRUE))read,tabke函数可用于读取以空格符为分隔的文件read.csv

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv"

fitbit <- read.csv("fitbit.csv")   date     cal   step  dist

先把工作目录改为文件所在目录 > d=read.csv("singers.csv")> attributes(d)$names[1] "Soprano"

 R中读取文件，找不到路径问题 No such file or directory 近日，读取文件时，出现如下问题> passenger = read.csv('international-airline-passengers.csv

读取数据(scan()及read.csv()等函数，row.names参数可以用来指定索引列)转换成时间序列（ts()函数，注意frequency参数取值设置：http://m.blog.csdn.net

R语言读写数据的方法很多，这里主要是我在使用read.csv/read.table和write.csv/write.table时遇到的一些中文格式编码的问题。

read.csv(text="A,B,T,T",header=FALSE) ##V1V2V3V4 ##1ABTRUETRUERT,有的时候R读取数据的时候容易遇到这种问题。怎样解决呢？

read.table, read.csv, for reading tabular data readLines, for reading lines of a text file source,

然后读取我们表格中的信息：>books=read.csv("D:/R/product/0115/librarycatalog.c

然后读取我们表格中的信息：>books=read.csv("D:/R/product/0115/librarycatalog.c

 社区号)输出：社区划分的结果图代码：######测试代码###### if(T){ library(igraph) library(grDevices) rm(list=ls()) network=read.csv

R语言代码如下:rm(list=ls())#清除环境变量的干扰indataraw<-read.csv("testdata.csv",sep=",

grape=read.csv('d:/grape.csv')#葡萄数据grapegrape=as.matrix(grape[,-1])claret=read.csv('d:/claret.csv')#葡萄酒数据

kf=read.csv('d:/kf.csv')#读取康复数据kfsl=as.matrix(kf[,1:3])#生成生理指标矩阵xl=as.matrix(kf[,4:6])#生成训练指标矩阵x=slxy

使用了R语言的可视化包igraphlibrary(igraph) #读取数据，注意编码格式是utf-8 singer<-read.csv('c:/data/tmp/singers-sub.csv',head

现仅对84例10岁男孩的四项生长发育指标(x1～x4)：肺活量、身高、体重、胸围与四项反映身体素质的指标(y1～y4）：50m跑、跳高、跳远、实心球掷远 > can=read.csv('d:/can.csv

Examplecode:w1<-read.csv(file="apple-table.csv",sep=",",head=TRUE) names(w1) hist(w1$Close,breaks=12,

wine<-read.csv("D:\\winequality-white.csv",sep=';',header=TRUE)#数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/ pc

RankProd)#打开这个库 TanZhen<-read.table("f:/r/L2_9311_LYP9/L2_9311_LYP9_1.txt",header=FALSE)#读入数据，这个数据要处理以后的,用read.csv