R语言读取Excel电子表格数据7种方法比较（结果惊呆本宝宝）

宝宝已惊呆，说不出话来，该选哪种方法读取Excel表格里的数据，我相信大众的眼睛是雪亮的：
1.实验规模16.3989万行，22列
实验电脑配置环境，说好了不能瞧不起博主啊哈

> nrow(read.csv("g:/001.csv"))
[1] 163989
> ncol(read.csv("g:/001.csv"))
[1] 22

2.将Excel数据另存为.csv格式文件
方法一：耗时0.073，不到1秒

# library(data.table)
> system.time(fread("g:/001.csv",sep = ",",header = TRUE,,colClasses = c("character")))
用户 系统 流逝 
0.72 0.00 0.73 

方法二：耗时5.39，不到6秒

# 系统自带软件包函数
> system.time(read.table("g:/001.csv",sep = ",",header = TRUE,colClasses = c("character"),fill = TRUE))
用户 系统 流逝 
5.26 0.06 5.39 

方法三：耗时8.01，8秒多一丁点

# 系统自带软件包函数
> system.time(read.csv("g:/001.csv"))
用户 系统 流逝 
7.87 0.09 8.01 

方法四：耗时33.54，接近34秒

# library(openxlsx)
> system.time(read.xlsx("g:/001.xlsx"))
 用户  系统  流逝 
31.37  1.59 33.54 

方法五：耗时1066.58，差不多18分钟

# library(readxl)
> t=Sys.time()
> system.time(read_excel("g:/001.xlsx"))
   用户    系统    流逝 
   9.24    5.35 1066.58 
> Sys.time()-t
Time difference of 17.86959 mins

方法六：自己实验好了

# 用的是xlsx扩展包，但需要配置Java环境，百度很多教程，就不说了，挺麻烦的，可恶的是执行n久之后提示“Out Of Memory”，内存溢出

方法七：使用RODBC扩展包，但该扩展包目前只支持32位的R

# 最后，你懂得！