主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理，并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件。

1、保存和加载R的数据(与R.data的交互：save()函数和load()函数)

a <- 1:10

save(a, file = "data/dumData.Rdata")  # data文件为当前工作目录下的文件，必须存在

rm(a)

load("data/dumData.Rdata")

print(a)

2、导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数)

var1 <- 1:5

var2 <- (1:5) / 10

var3 <- c("R", "and", "Data Mining", "Examples", "Case Studies")

a <- data.frame(var1, var2, var3)

names(a) <- c("VariableInt", "VariableReal", "VariableChar")

write.csv(a, "data/dummmyData.csv", row.names = FALSE)

b <- read.csv("data/dummmyData.csv")

3、导入SPSS/SAS/Matlab等数据集

# 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。

library(Hmisc)

data=spss.get("D:/test.sav")

导入时候，如果报了这样的错误：

Unrecognized record type 7, subtype 24 encountered in system file

可以使用下面的这个包：

library(memisc)

data<-as.data.set(spss.system.file("D:/test.sav"))

4、导入数据库中的数据

library(RODBC)

#这里是载入RODBC库

Connection <- odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")

#连接刚才添加进数据源的数据库，表示用户名为user，密码是****

Query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."

# Query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999)    --或者选择从SQL文件中读入语句

myData <- sqlQuery(Connection, Query, errors=TRUE)

#在R中查询

odbcCloseAll()

#最后要记得关闭连接

R通过RODBC方式进行数据存取的主要函数如下：
函数名称                               函数描述
odbcConnect(dsn, uid="", pwd="")   # 建立并打开连接  
sqlFetch(channel, sqtable)         # 从数据库读取数据表，并返回一个数据框对象
sqlQuery(channel, query)           # 向数据库提交一个查询，并返回结果
sqlSave(channel, mydf, tablename = sqtable, append = FALSE)  

# 将一个数据框写入或更新(append=True)到数据库
sqlDrop(channel, sqtable)          # 从数据库删除一个表
sqlClear(channel, sqtable)   # 删除表中的内容
sqlTables(channel)  # 返回数据库中表的信息
sqlColumns(channel, sqtable)  # 返回数据库表sqtable列的信息
close(channel)  # 关闭连接

操作步骤：建立DSN——〉打开连接——〉数据操作——〉关闭连接

5、导入Excel数据

library(RODBC)

channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")

mydata=sqlFetch(channel,\'Sheet1\')      #如果是Excel2007格式数据则要换一个函数odbcConnectExcel2007