R语言——文件读写（三）
目录
一、获取数据
二、读取文件
三、写入文件
四、读写Excel文件
五、读写R格式的文件
参考
一、获取数据
获取数据的三种途径：
1. 利用键盘来输入数据
2. 通过读取存储在外部文件上的数据
3. 通过访问数据库系统来获取数据
edit()：定义一个数据编辑器，可直接输入修改数据，关闭编辑器，数据自动保存到变量中，注意这里需要将修改后的数据重新指向一个变量名，才可以成功保存
fix()：可以直接修改并保存，不需要重新定义变量名
通过访问数据库系统来获取数据
ODBC是开放数据库连接Open Database Connectivity的简称。
install.packages("RODBC")：安装ODBC
二、读取文件
read.table('文件路径')：注意这里的路径用" \\ "或" / "。
sep：表示用什么分隔符分隔字段，默认为以空格分隔
如果文件过长，可以用head(x, n=10)，tail(x, n=10)打开前十行或后十行。
header：作用是在读取数据时，是否将第一行数据作为变量的名称。
skip：表示跳过部分行内容，表示从第几行读数据
这里跳过了第一行的表头信息
nrows：读取文件的部分内容，表示读多少行
配合skip则可以读取文件中的任意行，表示从 skip 开始读，读 nrows 行
如果已知文件中使用什么符号代表缺失值，则可以使用 na.strings 替换为 “NA”
read.csv(x, sep=";")：默认分隔符为“ ，”，可以直接用来读取csv文件，也可以设置sep修改分隔符为“ ；”或其他
read.delim(x, sep='\t')：可以使用制表符进行分隔
如果想要读取的文件不在本地，R也支持读取网络文件
将本地路径修改为网络文件地址即可
read.table('https://codeload.github/masterpeace') # 会被墙
install.packages('XML') : 安装XML包
使用 readHTMLTable 读取网页中的数据
R可以导入其他统计软件格式的数据，如SPSS等
R 可以直接读取压缩文件
read.table(gzfile("input.txt.gz")
不规则格式文件的读取
readLines(file, n)：读取一行数据，n为读取的行数
三、写入文件
写入文件
write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.csv')
数据被写在一个单元中
write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.csv',sep = ',')：添加分隔符
写入文件时，R又自动添加了行号
write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.csv',sep = ',', row.names = F)：定义row.names为FALSE， 不添加行号
write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.txt',sep = ',', row.names = F)：R会为字符串自动天添加双引号
如果不想要双引号，则定义 “quote”参数为“FALSE”。
write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.txt',sep = ',', row.names = F, quote = F)
追加写入：write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.txt',sep = ',', row.names = F,col.names = F, quote = F,append = T)
直接写成压缩文件：write.table(b, gzfile('E:\\R\\R_file\\new_file.txt.gz'))
写成其他统计软件支持的格式
help(package='foreign')
四、读写Excel文件
将.xlsx 文件转为 .csv 文件读取
使用read.csv()
使用read.Clipboard()
如果 .xlsx 文件中包含多个工作表，则存为.csv 的方式就不适用了。
使用 readxl 包
install.packages('readxl')
library(readxl)
a <- read_xlsx(parh, sheet = 'sheet_name')
使用 openxlsx 包
install.packages('openxlsx')
library(openxlsx)
a<-read.xlsx("test.xlsx",sheet=1)
五、读写R格式的文件
存储为R文件会有很多优势，R会对存储为内部文件格式的数据进行自动压缩处理，并且会存储所有与待存储对象相关的R元数据。如果数据中包含了因子，日期和时间或者类的属性等信息，这种存储方式，显得更加实用。
RDS保存单个R对象
读取 iris 数据集并存储为 RDS格式文件
saveRDS(iris, file = 'E:\\R\\R_file\\iris.RDS')
读取RDS文件
x <- readRDS('E:\\R\\R_file\\iris.RDS')
Rdata可以保存多个R对象
保存Rdata文件
save(iris, iris3, file = 'iris.Rdata')
保存工作空间中的所有对象
save.image()
或者在命令行输入 q() ，选择 “y” ，则在退出R studio之前将工作空间保存在当前工作目录下。
加载Rdata文件：load(path)
加载 Rdata 文件，并不会提示加载了那些对象，可在 R studio 右上角窗口的 Environment 中查看有哪些对象。
或者点击左上角 File → Save 保存工作空间
点击 File → Open Project 打开工作空间
Rdata中的对象与当前工作空间的对象名冲突，此时加载Rdata则会覆盖掉当前空间中的对象。
参考
R语言入门与数据分析