dat是什么数据格式文件 关于R从不同数据源导入数据的几种方式总结(2)

5导入SPSS数据

SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装，它可以为你自动设置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。

首先，下载并安装Hmisc包（foreign包已被默认安装）：

>install.packages("Hmisc")

>library(Hmisc)

>mydatframe<-spss.get("mydata.sav",use.value.lables="TRUE")

这段代码中，mydata.sav是要导入的SPSS数据文件，use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子，mydataframe是导入后的R数据框。

6导入SAS数据

R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。遗憾的是，如果使用的是SAS的较新版本（SAS9.1或更高版本），你很可能会发现这些函数并不能正常工作，因为R尚未跟进SAS对文件结构的改动。个人推荐两种解决方案。

你可以在SAS中使用PROCEXPORT将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，并使用下叙述的方法将导出的文件读取到R中：

SAS程序：

proc export data=mydata

outfile="mydata.csv"

dbms=csv

run;

R程序：

mydata<-read.table("mydata.csv",header=TRUE,sep=",")

7导入Stata数据

> library(foreign)

> mydata<-read.dta("mydata.dta")

这里，mydata.dta是Stata数据集，mydataframe是返回的R数据框.

8导入netCDF数据

Unidata项目主导的开源软件库netCDF（network Common Data Form，网络通用数据格式）定

义了一种机器无关的数据格式，可用于创建和分发面向数组的科学数据。netCDF格式通常用来存储地球物理数据。ncdf包和ncdf4包为netCDF文件提供了高层的R接口。ncdf包为通过Unidata的netCDF库（版本3或更早）创建的数据文件提供了支持，而且在Windows、MacOSX和Linux上均可使用。ncdf4包支持netCDF 4或更早的版本，但在Windows上尚不可用。

考虑如下代码：

在本例中，对于包含在netCDF文件mynetCDFfile中的变量myvar，其所有数据都被读取并保存到了一个名为myarray的R数组中。

9导入HDF5数据

HDF5（Hierarchical DataFormat，分层数据格式）是一套用于管理超大型和结构极端复杂数据集的软件技术方案。hdf5包能够以那些理解HDF5格式的软件可以读取的格式，将R对象写入到一个文件中。这些文件可以在之后被读回R中。这个包是实验性质的.

10访问管理系统

R中有多种面向关系型管理系统（DBMS）的接口，包括MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。使用R来访问存储在外部中的数据是一种分析大数据集的有效手段（参见附录G），并且能够发挥SQL和R各自的优势。

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