R语言学习——读取与导入数据

#保存与读入数据
#将数据保存至外部文件，将保存的数据读回R
>save (mydata, files = "C:/~/mydata. RData")    #将mydata数据保存于C盘某个路径下的mydata. RData文件中,设置file参数很重要
>load ("C:/~/mydata. RData")   #用load函数读入数据

#从外部文件导入数据
mydataframe < read.table (file, header = logic_value, sep = "delimiter", row.names = "name")
#读取文本文件中数据，并保存于mydataframe数据框中，返回一个data.frame对象
#read.table函数假设每个字段之间都有一个分隔符（delimiter)——空格

#read.csv函数是导入csv文件的函数, 分隔符为“,”

#read.delim和read.delim2两个函数则分别以“.”和 ","表示小数位点，导入制表符(\t)分割函数的

#导入剪切板数据
data <- read. table ("clipboard", header ="T", sep ="\t")    #通常从Excel文件复制后，输入该命令即可实现数据的导入

#在表格中输入数据
mydata < - dataframe (names = character(0), age =numeric (0), gender =character (0) )      #创建数据框
mtdata < - edit (mydata)     #使用数据编辑器编辑输入数据，这里使用fix ()函数也可以的

#读取excel文件数据
>read_excel (path, sheet = NULL, range = NULL, col_names = TRUE,
  col_types = NULL, na = "", trim_ws = TRUE, skip = 0,
  n_max = Inf, guess_max = min(1000, n_max),
  progress = readxl_progress(), .name_repair = "unique")
#此外，read_xls, read_xlsx两个函数也可以

#批量读取、合并数据时，若文件名没有规律且只需读取某个后缀（如.xlsx）的文件，解决方法：
# 设置工作空间
setwd('D:\\data file\\data3')
# 读取该工作空间下的所有文件名
filenames <- dir()
# 通过正则，获取所有xlsx结尾的文件名
filenames2 <- grep('\\.xlsx', filenames, value = TRUE)
# 初始化数据框，用于后面的数据合并
data3 <- data.frame()
#通过循环完成数据合并
for (i in filenames2){
# 构造数据路径
path <- paste0(getwd(),'\\',i)
#res <- c(res,path)
# 读取并合并数据
data3 <- rbind(data3,read_excel(path = path))
}