【数据分析入门】R语言读写文本文件及RDATA文件

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一、读入文件

x<- read.table("input.txt") 
head (x) 
x<- read.table("input.csv") 
x<- read.table("input.csv",sep=",") 
x <- read.table("input.csv",sep=",",header =T) 
x<-read.table("input.test.txt",sep=",",header =T,skip=5) 
x<- read.table ("input.csv",sep=",",header =T,nrows = 100) 
##读取,51-151行
x<- read.table 
("input.csv",sep=",",header-T,skip-50,nrows= 100)
##默认分隔符为,
x<- read.csv("input.csv") 



二、写文件到本地

?write
?write.table
?write.csv 
getwd()
write.table (x,file=newfile.txt)
write.table (x,file=newfile.csv,sep="\t") 
##去除行号
write.table (x,file=newfile.csv,sep=",",row.names=FALSE) 
##追加写入
write.table (x,file=newfile.csv,sep=",",row.names=FALSE,append=T) 
write.table(x,file=newfile.csv,sep="\t",quote=FALSE,append=FALSE, na="NA") 
##写入压缩文件
write.table(x,file=gzfile (newfile.csv.gz),sep="\t"
quote-FALSE,append=FALSE,na-"NA")
##其他格式,使用foreign包
library(foreign)
write.arff()



三、读入excel文件

本地需要安装JAVA

library(XLConnect)
ex<-loadWorkbook("data.xlsx")
data<-readWorkSheet(ex,1)



四、存储为RDS文件

saveRDS(iris,file="iris.RDS")
readRDS("iris.RDS")



五、存储为Rdata

类似保存项目

save(iris,iris3,file*"XXX/Desktop/iris.Rdata") 
load("XXX/Desktop/iris.Rdata") save.image()



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