一、键盘输入数据
适合小数据集，使用函数edit()，操作步骤：
1. 创建一个空的数据框或矩阵，设置对应的变量名和变量类型；
2. 针对该数据对象，调用文本编辑器，输入数据，并保存。
mydata<-data.frame(age=numeric(0),
gender=factor(character(0),
levels = c("m","f")),
weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
将调出“数据编辑器”窗口：
注意：函数edit()实际上是在对象的副本上进行操作，若不将其赋值到一个目标变量mydata，则不会保留改动；或者使用函数fix()会保留改动。
二、读写txt文件
1. 读入txt文件
使用函数read.table()从带分隔符的txt文件读入数据，基本格式为：
read.table(file, header=FALSE, sep="", fill=, row.names, col.names, encoding=, skip=, colClasses=, ...)其中，file为包含在" "内的文件路径+文件名，注意 \ 要换成 / 或 \\；
header指定是否将第1行作为变量名，默认为FALSE；
sep指定分隔符；
fill设置是否填充，若为TRUE，则各行变量数目不同时，将用空白填充；
row.names, colnames设置行名、列名的向量；
encoding设置读取时的编码方式，避免出现乱码；
skip指定读取数据前跳过的行数；
colClasses指定各列的数据类型的一个字符型向量。
2. 导出为txt文件
使用write.table()函数，参数基本同read.table().
例1 读取下列txt数据文件：ex05_datas.txt
setwd("E:/codes")
datas<-read.table("ex05_datas.txt",header=TRUE, sep=" ")
head(datas,3)
age weight Oxygen runtime rstpulse runpulse Maxpulse
1 44 89.47 44.609 11.37 62 178 182
2 40 75.07 45.313 10.07 62 185 185
3 44 85.84 54.297 8.65 45 156 168
write.table(datas,file="ex3_write_txt.txt")
三、读取CSV文件
CSV文件就是用逗号分隔的txt文件。
用函数read.csv()读取并保存为数据框，基本格式为：
read.csv(file, header=FALSE, sep=",", fill=, row.names, col.names, encoding=, ..)其中，参数基本同read.table()。
用函数write.csv()函数将数据导出为CSV文件。
四、读写Excel文件
最建议的方式是将Excel文件转存为CSV文件，再用函数read.csv()读取。
使用xlsx包，需要配置Java环境。使用openxlsx包：
1. 读入xlsx
函数read.xlsx()，基本格式为：
read.xlsx(xlsxFile, sheet=1, startRow=..., colNames=TRUE, rowNames=FALSE, rows=NULL, cols=NULL, namedRegion=NULL)其中，sheet指定读取的工作表；
colNames=TRUE指定第1行作为变量名；
rowNames=FALSE指定第1列不作为行名；
rows，cols，namedRegion指定读取行、列、区域。
例2 读入Excel文件：iris.xlsx
library(openxlsx)
datas<-read.xlsx("iris.xlsx", colNames=TRUE)
head(datas,3)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
2. 写入xlsx
例如，将R自带的数据集iris写入iris.xlsx，并打开
library(openxlsx)
write.xlsx(iris,file="iris.xlsx")
openXL("iris.xlsx")
注：从其它统计分析软件导入数据，建议先保存为Excel文件再导入R语言。
主要参考文献：
[1] 张良均，谢佳标，杨坦，肖刚. R语言与数据挖掘. 机械工业出版社，2016.
作者：张敬信
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