如何在R中获取地理数据获取与分析进行分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-05 00:07 标签： r语言数据分析案例
数据分析（1）
&span style=&font-family: Arial, Helvetica, sans- background-color: rgb(255, 255, 255);&&相信喜欢数据分析与挖掘的朋友们有时也会遇到这样的问题：在学习了一些数据分析的技术后，想找一些数据来进行练习，但是却找不到合适的数据集。我为此也烦恼了很久，在网上搜索“哪里可以得到免费的数据”，有很多推荐的开放数据的网站，可是进去一看，首先大多是英文的网站，想找到下载数据的地方都不容易，另一方面，开放的数据集一般都很大，而我们做练习可能并不需要这样大型的数据集。在这里，我就为大家推荐一个获得免费小型数据集的方法。&/span&
这里有一个前提条件，就是你得安装R。R是什么我就不多介绍了，我们能够得到的小型数据集就蕴藏在R语言的Package中。使用install.packages(&somepackage&)命令就可以安装一个包，然后通过data(package=&somepackage&)命令可以看到该包里面自带的数据集。如果是下载的第三方包，在使用之前需要用library(somepackage)加载该包。
那么加载包之后如何导出里面的数据集呢？我在这里以reshape2包中的tips数据集为例，大家在交互命令行一词输入以下命令即可看到tips数据集出现在弹出的窗口中：
install.packages(&reshape2&)
library(reshape2)
data(package=&reshape2&)
接下来就是加载该数据集：
data(tips)这样tips数据集就会出现在变量环境中，并显示为&Promise&，然后用如下命令将&Promise&消除：
tips &- tips然后进入文章最关键的部分——导出数据为csv格式文件（其他格式也是类似的），这里用到一个简单的命令叫做write.table：
write.table(tips, file=&tips.csv&, sep=&,&, row.names=False)这样，一个叫做tips.csv的数据集文件就出现在R的当前工作目录下了。如果你找不到这个目录，可以在导出文件之前先修改工作目录，使用如下命令：
setwd(&filepath&), 比如setwd(&C:/Users/Administrator/Desktop&)
然后再用write.table进行导出，就可以很方便的找到数据集的存放位置了。
另外，使用write.csv(tips, file=&tips.csv&)也可以导出数据集，有兴趣的朋友可以试一试，看看和write.table的方式有什么区别。
文章介绍的方法非常简单，我主要是为了防止自己忘记才开始尝试写BLOG，希望各位不要耻笑。
参考知识库
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