作者：乔山办公网日期：
返回目录：excel表格制作
一、 安装RODBC库
百 1、进入R语言的GUI界面（RGUI.EXE)，在菜单栏选择度“程序知包/安装程序包
2、在弹出的窗口里往下拉，选择RODBC如图，点击确定
3、在ODBC数据源管理器里将道需要的数据库添加进去，这里笔者使回用的是SQL Server2008，驱动程序选择Native Client10.0
3、在R语言窗口输入连接答语句
R语言读取excel文件文件其实有很多的包可以做到，最常用的就是xlsx和readxl, 首先，安装并载入读取excel文件所用的包：
install.packages("xlsx") library(xlsx)
或者，
install.packages("readxl") library(readxl)
两个包的基本介绍
xlsx是用R把excel文件中的工作表7a64e78988e69d83332以data.frame的格式读入R语言，他有两个常用函数，其中read.xlsx2通常会比read.xlsx读取的速度更快一些，因为它的好多工作是利用Java完成的，所以速度有所提升，但是在读取子数据集的时候没有read.xlsx稳定性好。
read.xlsx(file, sheetIndex, sheetName=NULL, rowIndex=NULL, startRow=NULL, endRow=NULL, colIndex=NULL, as.data.frame=TRUE, header=TRUE, colClasses=NA, keepFormulas=FALSE, encoding="unknown", ...)
read.xlsx2(file, sheetIndex, sheetName=NULL, startRow=1, colIndex=NULL, endRow=NULL, as.data.frame=TRUE, header=TRUE, colClasses="character", ...)
注：
sheetIndex:工作表单号
rowIndex:行号，就是你想读取那些行
header:表头，就是有没有列名。比如姓名，年龄，学号等
startRow:比如你想从第五行开始读取，就设置startRow = 5
readxl包可以用来读取xls和xlsx格式的文件
read_excel(path, sheet = 1, col_names = TRUE, col_types = NULL, na = "", skip = 0)
注：
sheet：读取的工作表
col_names: 如果是FALSE的话，就表示第一行不是列名，R会自动给你取成x1,x2...
colt_types: blank,numeric,date,text
na: 缺失值，默认空着的单元是缺失值，你也可以自己指定，比如认为999是缺失值
最简答方法，把你想读的百excel文件另度存为csv（csv只有一张表），假设知你的csv叫做test.csv 路径在 “/user/desktop/test.csv”
然后道我们用：table -> read.csv(“/user/desktop/test.csv”， header = T) 来读取
这样版table这个变量就存着你权这张表的所有信息了
做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。
一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e361要换一个函数
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。