R语言中数据的输入与输出之READ函数

     read.table() 函数

1、用于读入表格（表）类型的数据，同时生成数据框对象。
2、读入的数据要求有规则的分隔符，默认有：空格、TAB、换行符、回车符；其它的分隔符，通过sep=来进行指定。

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
           dec = ".", row.names, col.names,
           as.is = !stringsAsFactors,
           na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
           skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
           strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
           comment.char = "#",
           allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
           stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
           fileEncoding = "", encoding = "unknown")

1. file：指定读入的文件，或者文件所在地址；
2. header：是否读入列名，默认是不读入；
3. sep：来进行指定分隔符：读入的数据要求有规则的分隔符，可以是：空格、TAB、换行符、回车符；
4. as.is：读入的字符是否转换成因子，默认所有读入的字符都转换成因子；
5. colClasses：指定列的数据类型格式
6. header=TRUE 第一行是否是列的名称，默认是TRUE
7. stringsAsFactors= 是否字符转化成因子，默认是true
8. row.names=c()指定各行的名称
9. col.names=C（）指定列的名称，如果读入是文件没有头，可以指定
10. skip=N 从文件第几行开始读入数据
11. nrows=N 读入的最大行数
12. na.strings=c()指定什么样的字符表示值缺少
13. comment.char=‘’ 指定评论的开始字符，默认是#
14. dec= 指定小数点数
15. encoding=指定非non-ASCII的编码规则

例如：
demo_3<-read.table('e:/demo_3.txt',header=T)


 
read.fwf（）函数
1、适用用于读入数据相应没有相应的分隔符，但是读入的数据字段长度是固定长度。
2、数据导入R后，生成列表对象。
读入固定分隔长度的数据；

read.fwf(file, widths, header = FALSE, sep = "\t",
         skip = 0, row.names, col.names, n = -1,
         buffersize = 2000)

1. file:指定读入的文件，或者文件所在地址；
2. widths：指定分隔的长度，可以等于向量指定不同的分隔；
3. buffersize：一次最大的读入行数；
4. n:读入数据的行数，默认为无数；

例如：在这个数据中，前面的3个字符与接下来的3个数字表示名称、得分，因为二个字段之间没有分隔符号，但其长度是固定的，所以适合用本函数。
ABC123%$12
TEX124@#12
y o14 @@#

read.fwf('e:/demo_1.txt',widths=c(3,3),col.names=c('name','score'));


w <- readline()函数
1、用于程序的交互，根据输入的条件来判断下一步执行的方向；
2、通过键盘读入一行数据；
例如：根据输入的来判断后续程序的执行流程

Demo_2<-function()
{
         input<-readline("DO you think R is hard to learn,Please give your choice:Y or N ")
         if(input=="Y")
                   cat("Come on; Spent more time.\n")
         else
                   cat("Good!")
}
 

Demo_2()

Readlines() 函数
1、控制读入的数据行数，非批处理，有点类似于数据库中的指标操作，可对文件中的数据逐行操作。2、这个对于读入日志类的数据很有用。例如：通过对读入数据的每行来判断是否有需要的数据，有再对数据进行处理；tips:该数据配合R中的正则表达式相关函数，对于处理不规则的数据很强大。
例如：
1、  与文件demo_1建立连接
con<- file("demo_3","r")
2、指定每次执行只读入一行；
RC<-readLines(con,n=1)
3、关闭联接
close(con)
 

说明：
1、如果读到文件的最后，则length(RC)=0；EOF文件最后返回的空值。
2、N控制每次读入几行；
3、当读到最后要重新开始的时间：seek(con=c,where=0)，返回当前指标所有的位置