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【R-studio下载】R-studio数据恢复软件(附教程) 中文免费版

系统软件2024-12-02阅读($clicks$)

R-studio软件介绍

R-studio中文免费版是一款功能强大的数据恢复软件。R-studio可以恢复受损或被破坏的磁盘分区,恢复受损或被破坏的磁盘分区,并对损坏部分进行智能处理,是用户恢复和反删除工具的好帮手。

R-studio中文免费版

R-studio软件特色

1.可对所有主要文件系统进行磁盘恢复,包括 FAT12/16/32/exFAT、NTFS、NTFS5(由 Windows 2000/XP/2003/Vista/2008/Win7 创建或更新)、HFS/HFS+ (Macintosh)、Little and Big Endian variants of UFS1/UFS2 (FreeBSD/OpenBSD/NetBSD/Solaris) 以及 Ext2/Ext3/Ext4 FS (Linux)。

2.恢复受损或被破坏的磁盘分区

3.从重新分区或格式化的硬盘和磁盘恢复数据。

4.通过定制的用户定义文件类型进行原始文件搜索(扫描已知文件类型)。

5.高级文件预检器;可在购买前估计磁盘恢复的成功机会。

6.灵活、可升级的文件搜索功能——无论文件大小均能轻松恢复。

7.对损坏部分进行智能处理。

8.备份和恢复磁盘成像(本地或通过网络)。图片文件与 R-Drive Image 相互兼容。

9.Bootable R-Studio Emergency (start-up) 版本可安全消除任何数据存储设备(硬盘、闪存驱动器、外部驱动器等),以实现重用、处理或转移;甚至对不能启动的计算机也有效。

10.通过本地局域网 (LAN) 或互联网进行磁盘恢复。

11.专业 RAID(磁盘阵列)恢复特性,能匹敌或超过具有竞争力的独立式阵列恢复产品。

12.高级文本/十六进制编辑器可支持不同数据模式,如引导记录、主文件表 (MFT) 等。这类模式可能采取自定义创建。

13.高级磁盘复制模块。

R-studio数据恢复教程

打开R-studio建议用管理员身份打开!

找到需要恢复的驱动器,右键扫描

R-studio数据恢复教程

筛选文件类型(快速定位)找到需要恢复的文件类型并打勾

R-studio数据恢复教程

R-studio数据恢复教程

R-studio数据恢复教程

其他设置为默认,点击开始扫描

R-studio数据恢复教程

R-studio数据恢复教程

勾选需要恢复的文件,右键恢复选项

R-studio数据恢复教程

输出文件夹,不要选择需要恢复文件的驱动器。

R-studio数据恢复教程

查看恢复结果

如何用R-studio恢复误删除的数据,方法带图

R-studio保存代码方法

RStudio的左上角是脚本编辑窗口,编写好代码之后点击Run按钮运行即可。如果选中某几行代码点击Run,则只运行着几行代码。

新脚本文件建立: File-New File-R Script命令。

Source on Save:自动保存,最好勾上。

中间的发光棒包含多个功能,可以尝试用用

RStudio代码保存

左下角是一个Rgui编辑器,可以写代码,也能显示运行结果。

RStudio代码保存

右上角的History是运行的历史纪录界面。

To Console是将选择的代码送到左下角的操作平台运行。

To Source是将代码送到左上角的光标位置。

RStudio代码保存

右上角的Environment,Save可以保存当前工作区;Import Dataset则是导入数据作为数据集;Clear可以将当前工作区的所有变量和函数清除干净。

RStudio代码保存

右下角功能较多,展示如图。

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RStudio代码保存

RStudio代码保存

RStudio代码保存

RStudio代码保存

R-studio导入数据教程

向R中导入数据是数据分析的必经之路,通常是非常令人烦躁的。为了简化过程,RStudio提供了一个简化模式,不用写代码,哈。可以导入一下格式的数据: csv, xls, xlsx, sav, dta, por, sas 和 stata 文件.

导入数据

数据导入功能可以通过两种方式,1.environment pane 2.file菜单

导入的数据类型大概可以分为3类:

分割文件,主要以CSV文件为主

微软的Excel文件

统计数据

在 "Environment" 框中,点击"Import Dataset"下拉菜单:

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或者通过“File”菜单 中"Import Dataset" 下拉菜单

 

导入CSV文件

CSV导入支持一下情况:

导入系统文件或者URL

修改某列的数据类型

跳过某列或只选某一列导入

数据集重命名

跳过第n列导入(排除某列不导入)

用首行作为列名

微调列名的空间

改变列的分隔符

编码方式选择

选择 : 引号, 溢出, 注释 或 NA 提示符

例如:https://data.montgomerycountymd.gov/api/views/6rqk-pdub/rows.csv?accessType=DOWNLOAD 作为URL,但后选择导入"import",效果如下:

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导入Excel 文件

导入Excel文件支持以下功能:

导入系统文件或URL

改变某列的数据类型

跳过某列导入

重命名数据集

选择Excel具体的sheet导入

跳过第n行导入(排除某列导入)

选择NA标识符

例如: http://www.fns.usda.gov/sites/default/files/pd/slsummar.xls 选择"import".

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发现前几行数据异常,希望将异常数据删除:

1. 选择跳过6行导入

2. "First Row as Names" 勾选

good,满足要求,得到如下结果:

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看上去还不错哦,但是有些列本身属于数字型数据,但是显示的是字符型数据,我们可以通过选择 "numeric" 列的下拉菜单来进行更正.

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最后一步,点击 "import" ,同时预览代码 "Code Preview",这样数据就导入 RStudio, the final 结果是这样的:

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导入SPSS, SAS 和 Stata 文件

导入SPSS, SAS 和 Stata 支持以下功能:

导入本地系统数据和URL

重命名数据集

选择数据类型

综上:鉴于初学者对数据导入的具体参数不熟悉,可以通过此方式来导入各种类型的数据,同时也能通过调整导入参数来形象具体的理解各个参数的意义,然后呈现了具体的代码,反哺代码能力。

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