1、进入R语言的GUI界面(RGUI.EXE),在菜单栏选择“程序包/安装程序包”(如图)
2、在d出的窗口里往下拉,选择RODBC如图,点击确定
3、在ODBC数据源管理器里将需要的数据库添加进去,这里笔者使用的是SQL Server2008,大尺驱动程序选择Native Client10.0
3、在R语言窗口输入连接语句
>library(RODBC)
**这里是载入RODBC库
>channel<-odbcConnect("MyTest",uid="ripley",case="tolower")
**连接刚才添加进数据源的“MyTest”数据库
**ch <- odbcConnect("some dsn ", uid = "user "芹含, pwd = "**** ")
**表示用户名为user,密码是****,如果没有设置,可以直接忽略
>data(USArrests)
**将“USArrests”表写进数滚首高据库里(这个表是R自带的)
>sqlSave(channel,USArrests,rownames = "state",addPK = TRUE)
**将数据流保存,这时候打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了
>rm(USArrests)
>sqlTables(channel)
**给出数据库中的表
>sqlFetch(channel,"USArrests",rownames = "state")
**输出USArrests表中的内容
>sqlQuery(channel,"select * from USArrests")
**调用SELECT查询语句并返回结果(如图)
>sqlDrop(channel,"USArrests")
**删除表
>odbcClose(channel)
**最后要记得关闭连接
是的。每次使用程序包都必须首先加载。比如:library(rootSolve)
library(tm)
在R中加载包是非常容易的,有两个函数可以凳清做到:library 和 require。他们之间有一些细微的差别,主要的区别在于 require 会返回一个布尔值(True或False)来表示被加载的包是不是枣则前可用,而 library 函数盯枝会根据调用方式不同而有不同返回结果(这点在本书不重要)。要加载这些包可以用library或require任意一种。
作者:任坤链接:http://www.zhihu.com/question/21792740/answer/27104765
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
reshape2 横向、纵向做数据变换,例如把纵向堆叠在数据库中的证券行情数据转换成一个按照不同证券代码横向排列,按照时间纵向排列收盘价的数据表
stringr 方便地用正则表达式做批量字符串 *** 作,可做检测、匹配、替换、计数等等
lubridate 方便地做日期/时间 *** 作,各种标准化时间和时区的处理
plyr 轻松地在vector, list, data.frame之间做分组变换,实现拆分、变换、合并的 *** 作
dplyr 轻松地处理data.frame, data.table以及多种数据库为基础的数据,实现选择、变换、分组等等,速度岁差很快
RODBC 连接ODBC数据库接口
RSQLite 连接轻量级SQLite数据库连接
jsonlite 读写json文件
yaml 读写yaml文件,实现灵活的程序外部配置
Rcpp, Rcpp11 写C++03/11代码直接编译后给R调用,大幅提升算法性弊宏能
data.table 快速处理较大数据表
ggplot2 高级绘图,一套统一的语法实现复杂图像组合绘制
zoo 时间序列数据的预处理,比如滚动平均等等
rmarkdown 用Markdown写文档并可方便地运行R代码与绘租雀册图
knitr 自动文档生成
devtools 扩展包开发必备,在线安装托管的扩展包,检查扩展包是否符合CRAN标准等等
testthat 扩展包自动测试
pipeR 自己写的高性能、低损耗、分工明确的管道 *** 作(pipeline operator)扩展包,使得数据变换流程化
=== 专业领域(数值计算) ===
rootSolve 非线性方程求根、ODE均衡状态解
Rsolnp 非线性优化
=== 专业领域(计量和统计学习) ===
sde 随机微分方程模拟和统计推断
KernSmooth 非参数平滑与分布估计
cpm Change Point Detection 实时分布或者统计关系变化检测
stats4 可用来方便地做MLE估计
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)