R语言数据分析本系列主要介绍R语言在数据分析领域的应用包括： R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。 本系列会完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~参考资料: Data Analysis and Prediction Algorithms with R文章目录R语言数据分析☘️R语言连接mysql?1.连接数据库?2.读
转载
2023-06-15 03:36:59
240阅读
最近因为项目需要一直在与R和数据库的交互做斗争，项目的概况介绍一下：需要定时从数据库（SQL Server）中取数然后在R里面进行各种模型计算，最终将计算结果写入数据库。常见的做法就是R通过RODBC和RJDBC这类的包将数据读入R内存中然后进行计算，最后将计算结果再通过这些包写入数据库，这种做法在数据量较小时也是一种可行的办法。但，问题出现了，当数据量较大时，将数据从数据库读入R内存就变的异常慢
转载
2023-11-06 21:43:32
127阅读
CRAN上有很多R的数据库支持包，使R能够对数据库进行读写操作。这些包有：RODBC、DBI、RMySQL、ROracle,、RPostgreSQL、RSQLite、 RJDBC 、RpgSQL等等，支持几乎市面上所有的数据库系统。实现的技术也包括ODBC和JDBC两大方面。其中RJDBC和RpgSQL（基于JDBC）都需要Java的支持。  
转载
2023-06-18 15:39:56
395阅读
技多不压身，跨界融合更是对十八般武艺的一种考验，SQL是一种技能，一样可以在R的舞台上展示独特的魅力，一起看看SQL处理数据的长袖有怎么样的舞艺。1，介绍主角SQL 是结构化查询语句，是一种数据库查询和程序设计语言。数据分析从业者的主要技能之一，普及程度不低于R语言。当我们用R语言处理数据：检索，排序，筛选的时候怎觉得力不从心。怎样用SQL来处理R中的数据呢？用SQL的优势来武装R的数据处理更能锦
转载
2023-09-29 09:08:33
84阅读
1. 配置ODBC数据源本文以MySQL数据库为例进行连接，其它数据库连接方式大同小异 （1）下载 mysql ODBC （2）添加数据源 打开【控制面板】-【管理工具】-【ODBC数据源】，并点击添加（3）选择驱动 选中MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver并点击完成，因为这个驱动比Unicode驱动提供更多字符集的支持（4）配置ODBC至此，ODBC数据源的配置工作就完成了
转载
2023-10-26 23:15:51
141阅读
R项目你应该阅读Using Projects - RStudio Support . R项目非常有用，但它们不用于保存R环境中的数据 . 它们由RStudio代码编辑器专用 . 他们做的最好的事情之一是在打开工作目录时自动将工作目录设置为项目目录 . 他们还记得您在RStudio中打开了哪些文件，以及其他与编辑相关的偏好等 . 绝对使用RProjects！R数据.RData 是R对象的文件 . 您
转载
2023-06-25 13:31:15
245阅读
1.R数据的保存与加载可通过save()函数保存为.Rdata文件，通过load()函数将数据加载到R中。1. > a <- 1:10
2. > save(a,file='d://data//dumData.Rdata')
3. > rm(a) #将对象a从R中删除
4. > load('d://data//dumData.Rdata')
5. &
转载
2023-07-14 11:13:05
1579阅读
数据是关系数据库系统以规范化格式存储。 因此，要进行统计计算，我们将需要非常先进和复杂的Sql查询。 但R语言可以轻松地连接到许多关系数据库，如MySql，Oracle，Sql服务器等，并从它们获取记录作为数据框。 一旦数据在R语言环境中可用，它就变成正常的R语言数据集，并且可以使用所有强大的包和函数来操作或分析。 在本教程中，我们将使用MySql作为连接到R语言的参考数据库。RMySQL包R语
转载
2023-07-28 10:45:40
101阅读
本文介绍ggplot2中常见的几种类型图的绘画，包括散点图、折线图、直方图、柱状图、时间序列图，由于ggplot2所用的数据格式是数据框类型的（Excel表格正常导入就是），非数据框格式的数据需先进行转换，可以利用函数data.frame()完成.ggplot2画图的基本语法为:ggplot(data = <你的数据>,aes(x = <x轴代表什么>, y = <y
转载
2023-07-26 12:44:45
195阅读
文章目录什么是文档型数据库？什么是文档（documents）什么是集合（Collections）文档型数据库的一些关键特性和关系型数据库的区别文档数据库和其他数据库之间的关系是什么?为什么不直接在关系型数据库中使用JSON结构文档数据库的缺点主流的文档数据库参考 什么是文档型数据库？文档数据库(也称为面向文档的数据库或文档存储)是在文档中存储信息的数据库，是非关系型数据库的一种。{
"
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。
接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
目录
1 数据结构
1.1 向量1.2 矩阵1.3 数据框 2 生成数据 2.1 c() 连接单个数据2.2 ":" 生成1/-1等差向量2.3 seq
转载
2023-12-26 16:44:22
151阅读
# 如何使用R语言连接Silva数据库
---
## 1. 引言
Silva数据库是一个用于存储和分析生物序列数据的开源数据库。R语言是一种流行的用于数据分析和统计建模的编程语言。本文将介绍如何使用R语言连接Silva数据库，并给出详细的步骤和相应的代码示例。
## 2. 连接Silva数据库的流程
下面是连接Silva数据库的整体流程，你可以按照以下步骤来实现：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-30 03:49:57
579阅读
# GDSC数据库与R语言的使用
癌症研究领域的快速发展促使我们不断探索如何利用数据科学技术来加速迷人的发现。GDSC（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer）数据库就是一个令人振奋的资源，资源中储存了大量关于癌症细胞系及其对应药物敏感性的数据。本文将通过R语言向您展示如何运用GDSC数据库进行数据分析和可视化。
## GDSC数据库简介
GDSC数据库
## 如何使用R语言操作tcga数据库
### 1. 整体流程
可以使用以下表格展示整个操作流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并安装`TCGAbiolinks`包 |
| 2 | 查询TCGA数据集信息 |
| 3 | 下载TCGA数据 |
| 4 | 数据预处理 |
| 5 | 数据分析 |
### 2. 每一步操作详解
#### 步骤一：下载
原创
2024-06-13 05:55:08
194阅读
在当今数据驱动的时代，R语言不仅仅是一个强大的数据分析工具，也可以作为数据库的解决方案。通过将数据存储和管理与数据分析结合起来，R语言的用户可以更高效地处理和分析大量数据。在这篇博文中，我将分享如何有效地用R语言做数据库的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等方面。
### 版本对比
在R语言的不同版本中，其数据库支持的特性有所不同，比如数据存储方式、兼容性
# R语言建立数据库指南
在数据科学和分析领域，数据库的管理和操作是非常重要的一部分。在这篇文章中，我将指导你如何使用R语言建立一个本地数据库。我们将使用`RSQLite`包，该包提供对SQLite数据库的支持。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# R语言数据库行数：如何在R中获取和分析数据
在数据分析和统计的领域，R语言被广泛使用。特别是在处理数据库时，了解如何获取和分析数据库的行数是数据操作中的重要步骤。本文将为您介绍如何在R中实现这一功能，并通过几个示例代码来进行说明。
## 1. R语言与数据库的连接
在获取数据之前，首先需要连接到数据库。R提供了多个包来支持不同类型的数据库。以下是使用`RMySQL`包连接MySQL数据库
# 复制R语言数据库
在数据科学和统计分析中，R语言是一种非常流行的编程语言。它提供了丰富的数据处理和分析工具，以及许多扩展包（packages）供用户使用。在使用R语言进行数据分析时，我们通常需要读取和操作数据库中的数据。本文将介绍如何使用R语言复制数据库中的数据，并提供相应的代码示例。
## 连接到数据库
首先，我们需要通过适当的驱动程序来连接到数据库。R语言提供了多种驱动程序，适用于大
原创
2023-12-27 06:03:31
34阅读
# 如何使用R语言写入数据库
在数据分析和处理的过程中，我们常常需要将数据存储到数据库中。今天，我们将探讨如何使用R语言将数据写入数据库的流程和相应代码。
## 一、整体流程
### 1. 建立连接
首先，我们需要连接到数据库。
### 2. 创建数据框
然后，准备需要写入数据库的数据。
### 3. 写入数据库
最后，使用R的相关函数将数据框写入数据库。
以下是一个详细的步骤表格：
原创
2024-09-07 05:43:37
106阅读
dplyr包：plyr包的替代者，专门面对数据框，将ddplyr转变为更易用的接口%>%来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存，可惜的是应用范围还不是很广。dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包，这两个包有它们各自的优点。data.table在语法灵活性和perf
