| 对于在文件读取和写入的工作，R使用工作目录来完成。可以使用命 令getwd() (获得工作目录)来找到目录，使用命令setwd('C:/data') 或 者setwd('/home/paradis/R') 来改变目录。如果一个文件不在工作目录里 则必须给出它的路径8。 R可以用下面的函数读取存储在文本文件（ASCII）中的数据：read.table (其中有若干参数，见后文)，scan和read.fwf。R也可以读取以其他格式的 文件(Excel, SAS, SPSS, . . . ) 和访问SQL类型的数据库，但是基础包中并不 包含所需的这些函数。这些功能函数对于R的高级应用是十分有用的，但是我 们在这里将读取文件限定在ASCII格式。 函数read.table用来创建一个数据框，所以它是读取表格形式的数据的 主要方法。举例来说，对于一个名为data.dat的文件，命令： > mydata <- read.table('data.dat') 将创建一个数据框名为mydata，数据框中每个变量也都将被命名， 缺省值为V1, V2, . . . 并且可以单独地访问每个变量， 代码为：mydata$V1,mydata$V2, . . . , 或者用mydata['V1'], mydata['V2'], . . . , 或者还有一种方法，mydata[, 1], mydata[,2 ], . . . 9 这里有一些选项的缺省值(即如果用户不设定那么R将自动使用的值)见于下表： read.table(file, header = FALSE, sep = '', quote = '\''', dec = '.',row.names, col.names, as.is = FALSE, na.strings = 'NA',colClasses = NA, nrows = -1,skip = 0, check.names = TRUE, fill=! blank.line |
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s.skip,strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,comment.char =
'#')
file 文件名（包在''内，或使用一个字符型变量），可能需要全路径（注意即使是在Windows下，符号n 也不允许包含在内，必须用／替
换），或者一个URL链接（http://...）（用URL对文件远程访问）
header 一个逻辑值(FALSE or TRUE)，用来反映这个文件的第一行是否包含
变量名
sep 文件中的字段分离符，例如对用制表符分隔的文件使用sep='nt'
quote 指定用于包围字符型数据的字符
dec 用来表示小数点的字符
row.names 保存着行名的向量,或文件中一个变量的序号或名字,缺省时行号取
为1, 2, 3, . . .
col.names 指定列名的字符型向量(缺省值是：V1, V2, V3, . . . )
as.is 控制是否将字符型变量转化为因子型变量(如果值为FALSE)，或者仍
将其保留为字符型（TRUE）。as.is可以是逻辑型，数值型或者字符
型向量，用来判断变量是否被保留为字符。
na.strings 代表缺失数据的值(转化为NA)
colClasses 指定各列的数据类型的一个字符型向量
nrows 可以读取的最大行数(忽略负值)
skip 在读取数据前跳过的行数
check.names 如果为TRUE，则检查变量名是否在R中有效
fill 如果为TRUE且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补
strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的
空格
blank.lines.skip 如果为TRUE，忽略空白行
comment.char 一个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略
（要禁用这个参数，可使用comment.char = ''）
read.table的几个变种因为使用了不同的缺省值可以用在几种不同情况
下：
read.csv(file, header = TRUE, sep = ',', quote='\'', dec='.',
fill = TRUE, ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = ';', quote='\'', dec=',',
fill = TRUE, ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = '\t', quote='\'', dec='.',
fill = TRUE, ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = '\t', quote='\'', dec=',',
fill = TRUE, ...)
函数scan比read.table要更加灵活，它们的区别之一是前者可以指定变
量的类型，例如：
> mydata <- scan('data.dat', what = list('', 0, 0))
读取了文件data.dat中三个变量，第一个是字符型变量，后两个是数值
型变量。另一个重要的区别在于scan()可以用来创建不同的对象，向量，矩
阵，数据框，列表. . . 在上面的例子中，mydata是一个有三个向量的列表。
在缺省情况下，也就是说，如果what被省略，scan()将创建一个数值型向
量。如果读取的数据类型与缺省类型或指定类型不符，则将返回一个错误信
息。这些选项在下面进行说明。
scan(file = '', what = double(0), nmax = -1, n = -1, sep = '',
quote = if (sep=='') '' else ''\'', dec = '.',
skip = 0, nlines = 0, na.strings = 'NA',
flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE, quiet = FALSE,
blank.lines.skip = TRUE, multi.line = TRUE, comment.char = '')
file 文件名(在''之内), 可能包含它的路径（符号n 不允许使用，必须用/替代, 即使是在Windows下面） ， 或者使用一个URL链接（http://...）；如果¯le=''，数据从键盘输入（使用一个空白行终止输入）
what 指定数据的类型（缺省值为数值型）
nmax 要读取数据的最大数量，如果what是一个列表，nmax则是可以读取
的行数（在缺省情况下，scan读取到文件最末端为止的所有数据）
n 要读取数据的最大数量(在缺省情况下，没有限制)
sep 文件中的字段分隔符
quote 用来包围字符型值
dec 用来表示小数点的字符
skip 在读取数据前跳过的行数
nlines 要读取的行数
na.string 表示缺失数据的字符串（转化为为NA）
flush 一个逻辑值，如果为TRUE，当读取完指定列数后scan将转到下一行（这样就允许用户在数据文件中添加注释，即添加在指定列数之后）
fill 如果为TRUE，且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补
strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的空格
quiet 一个逻辑值，如果为FALSE，scan显示一行信息说明哪些字段被读取
blank.lines.skip 如果为TRUE，忽略空白行
multi.line 当what是一个列表时，若为FALSE则表示列表中每个个体的所有变量都在同一行中
comment.char 指定注释开始字符，一行中以这个字符开头的部分将被忽略（缺是禁用此选项）
函数read.fwf可以用来读取文件中一些固定宽度格式的数据：
read.fwf(file, widths, sep='\t', as.is = FALSE,skip = 0, row.names, col.names, n = -1, ...)
除了widths用来说明读取字段的宽度外， 选项与read.table()基本相同。举例来说，如果在一个名为data.txt的文件中有一组如右所示的数据，可以读取这些数据用下面的命令：
A1.501.2
A1.551.3
B1.601.4
B1.651.5
C1.701.6
C1.751.7
> mydata <- read.fwf('data.txt', widths=c(1, 4, 3))
> mydata
V1 V2 V3
1 A 1.50 1.2
2 A 1.55 1.3
3 B 1.60 1.4
4 B 1.65 1.5
5 C 1.70 1.6
6 C 1.75 1.7
file 文件名（包在''内，或使用一个字符型变量），可能需要全路径（注意即使是在Windows下，符号n 也不允许包含在内，必须用／替
换），或者一个URL链接（http://...）（用URL对文件远程访问）
header 一个逻辑值(FALSE or TRUE)，用来反映这个文件的第一行是否包含
变量名
sep 文件中的字段分离符，例如对用制表符分隔的文件使用sep='nt'
quote 指定用于包围字符型数据的字符
dec 用来表示小数点的字符
row.names 保存着行名的向量,或文件中一个变量的序号或名字,缺省时行号取
为1, 2, 3, . . .
col.names 指定列名的字符型向量(缺省值是：V1, V2, V3, . . . )
as.is 控制是否将字符型变量转化为因子型变量(如果值为FALSE)，或者仍
将其保留为字符型（TRUE）。as.is可以是逻辑型，数值型或者字符
型向量，用来判断变量是否被保留为字符。
na.strings 代表缺失数据的值(转化为NA)
colClasses 指定各列的数据类型的一个字符型向量
nrows 可以读取的最大行数(忽略负值)
skip 在读取数据前跳过的行数
check.names 如果为TRUE，则检查变量名是否在R中有效
fill 如果为TRUE且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补
strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的
空格
blank.lines.skip 如果为TRUE，忽略空白行
comment.char 一个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略
（要禁用这个参数，可使用comment.char = ''）
read.table的几个变种因为使用了不同的缺省值可以用在几种不同情况
下：
read.csv(file, header = TRUE, sep = ',', quote='\'', dec='.',
fill = TRUE, ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = ';', quote='\'', dec=',',
fill = TRUE, ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = '\t', quote='\'', dec='.',
fill = TRUE, ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = '\t', quote='\'', dec=',',
fill = TRUE, ...)
函数scan比read.table要更加灵活，它们的区别之一是前者可以指定变
量的类型，例如：
> mydata <- scan('data.dat', what = list('', 0, 0))
读取了文件data.dat中三个变量，第一个是字符型变量，后两个是数值
型变量。另一个重要的区别在于scan()可以用来创建不同的对象，向量，矩
阵，数据框，列表. . . 在上面的例子中，mydata是一个有三个向量的列表。
在缺省情况下，也就是说，如果what被省略，scan()将创建一个数值型向
量。如果读取的数据类型与缺省类型或指定类型不符，则将返回一个错误信
息。这些选项在下面进行说明。
scan(file = '', what = double(0), nmax = -1, n = -1, sep = '',
quote = if (sep=='') '' else ''\'', dec = '.',
skip = 0, nlines = 0, na.strings = 'NA',
flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE, quiet = FALSE,
blank.lines.skip = TRUE, multi.line = TRUE, comment.char = '')
file 文件名(在''之内), 可能包含它的路径（符号n 不允许使用，必须用/替代, 即使是在Windows下面） ， 或者使用一个URL链接（http://...）；如果¯le=''，数据从键盘输入（使用一个空白行终止输入）
what 指定数据的类型（缺省值为数值型）
nmax 要读取数据的最大数量，如果what是一个列表，nmax则是可以读取
的行数（在缺省情况下，scan读取到文件最末端为止的所有数据）
n 要读取数据的最大数量(在缺省情况下，没有限制)
sep 文件中的字段分隔符
quote 用来包围字符型值
dec 用来表示小数点的字符
skip 在读取数据前跳过的行数
nlines 要读取的行数
na.string 表示缺失数据的字符串（转化为为NA）
flush 一个逻辑值，如果为TRUE，当读取完指定列数后scan将转到下一行（这样就允许用户在数据文件中添加注释，即添加在指定列数之后）
fill 如果为TRUE，且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补
strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的空格
quiet 一个逻辑值，如果为FALSE，scan显示一行信息说明哪些字段被读取
blank.lines.skip 如果为TRUE，忽略空白行
multi.line 当what是一个列表时，若为FALSE则表示列表中每个个体的所有变量都在同一行中
comment.char 指定注释开始字符，一行中以这个字符开头的部分将被忽略（缺是禁用此选项）
函数read.fwf可以用来读取文件中一些固定宽度格式的数据：
read.fwf(file, widths, sep='\t', as.is = FALSE,skip = 0, row.names, col.names, n = -1, ...)
除了widths用来说明读取字段的宽度外， 选项与read.table()基本相同。举例来说，如果在一个名为data.txt的文件中有一组如右所示的数据，可以读取这些数据用下面的命令：
A1.501.2
A1.551.3
B1.601.4
B1.651.5
C1.701.6
C1.751.7
> mydata <- read.fwf('data.txt', widths=c(1, 4, 3))
> mydata
V1 V2 V3
1 A 1.50 1.2
2 A 1.55 1.3
3 B 1.60 1.4
4 B 1.65 1.5
5 C 1.70 1.6
6 C 1.75 1.7