原始數據可以從本地文件，本地數據庫和網絡上獲取。本地文件主要包括：txt文件，csv文件，excel文件，RData文件，xml文件。本地數據庫類型包括SQL Server，Access,MySQL,SQLite等常見數據庫。網絡數據則包括直接存放在網絡上的文件數據(csv,excel,txt等)和需要進行爬取的網頁數據。
由於大部分的數據都是本地文件和網上的文件，因此這裏着重講解一下本地文件和網上文件的加載方式。有需要加載數據庫文件，或諸如SPASS數據，SAS數據，Stata數據，XML數據等特殊數據的，可以留言給我。
1.從鍵盤中讀取數據
#1.設置要讀入數據的列名和數據類型
data=data.frame(name=character(0),age=numeric(0))
#2.edit()函數會自動彈出一個表格填寫想要輸入的數據
data=edit(data)
2.讀取txt數據和csv數據，網絡數據
data=read.table(file/url, header=TRUE, sep="", row.names=c(), col.names=c(),encoding="", colClasses=c(), stringsAsFactors=TRUE)
read.table()函數可以讀取txt和csv兩種數據類型。
常用的參數也就是以下幾個：
file/url: 可以是本地文件，如"mydic/xxx.csv"，也可是指定具體網址的網絡文件。
header: TRUE表示數據含有列名，FALSE表示原始數據不含列名，只有數據。
sep: 指定數據之間的分隔符，默認爲空。若是空格，則需要打一個空格鍵。
row.names: 若原始數據沒有列名，可以通過該參數指定列名。如：row.names=c(“name”,“age”,“height”).
col.names: 爲數據指定行名稱。
encoding: 指定讀取數據時的編碼方式。有時候讀取中文數據時，會出現亂碼，這時候encoding="UTF-8"就可以解決問題。記住裏面UTF是大寫，不能小寫。
colClasses: 爲每列指定數據類型。有時候讀取的數據類型不是我們想要的，可以在讀取時指定數據類型，如colClasses=c(“character”,“numeric”,“factor”).
stringAsFactors: 由於讀取數據時，函數會自動將字符串數據轉化成因子類型。將該值設置爲FALSE後，就不會自動轉化了。
其他參數不是很常用，如需要，可自行查資料。
3.讀取excel數據
R讀取excel數據前需要安裝並加載xlsx包，實質是調用該包進行數據讀寫的。
部分參數和上面的參數一致，這裏不再贅述，來看幾個特別的參數
#這個xlsx包一定要加載，否則無法讀取數據
liabrary(xlsx)
read.xlsx(file, sheetName="",sheetIndex=1,colIndex=c(), rowIndex=c())
sheetName: 由於一個excel文件可能包含多個表，因此需要指定讀取哪個表。sheetName指定目標表的名稱。
**sheetIndex:**指定目標表的索引。（注意R中所有的索引都是從1開始的，這與Python是不一樣的）
colIndex: 指定需要讀取的列，如colIndex=c(1,3,4)。僅讀取第1，3，4 列。
rowIndex: 指定要讀取的行。
另外還有一個read.xlsx2()的函數，該函數用於處理大型的excle表格（超過10萬行），這個函數內部調用了java函數，因此用之前需要安裝java.
4.讀取csv數據
參數同read.table(), 不再贅述。
read.csv(file，...)
5.讀取RData數據
由於RData數據加載後並不顯示內部包含哪些數據集，因此可以通過str()函數查看內部數據情況。
#load()函數加載數據，但返回的data並不是最終的數據集，而是數據集的一個容器。
data=load("xxx.RData")
#str()函數查看容器內部數據集
str(data)
6.導入SPSS,SAS,Stata數據
#需要加載Hmisc包
library(Hmisc)
#加載spss數據
data=spss.get("mydata.sav", use.value.labels=TRUE)
#加載SAS數據，需要提前安裝SAS軟件。
data=sas.get(datadir, member="clients",sasprog="c:/xx/xx/sas.exe")
#加載Stata數據
library(foreign)
data=read.dta("xxx.dta")
補充：
有其他數據類型加載需求或有任何疑問，可留言給我。轉載請標明出處，感謝。
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