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Getting Data In and Out of R
（一）读取数据读取数据所需的几种函数：read.table、 read.csv：最常用的读取列表数据函数，可返回数据框形式。
readLines：逐行读取文本文件，返回一个字符向量
source：读取R代码、脚本
dget：读取R代码（读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象）
load、 unserialize：把二进制对象读入R
read.table()参数：file：文件名（字符串，即文件路径）
header：逻辑标志，表明第一行是否有表头、行名（是变量名还是数据）
sep：分隔符（字符串，表明每一列是怎么分隔的，可能是逗号、冒号、空格等）
colClasses：字符向量（长度=数据集列数）说明数据集中每一列数据的类别
nrows：数据集中数据的行数
comment.char：字符串（用于表明文件中注释的字符）
skip：指定文件（非数据区域）从上到下多少行可忽略
stringsAsFactors：选择是否把文字变量编码为因子，默认为TRUE
将文件存至Rstudio识别的路径在 read.table()函数中填写文件名之前，需要将文件存到正确的路径中 例如： > ## 查看保存路径
> getwd()
[1] 'd:/Program Files/RStudio'
> ## 修改保存路径
> setwd('E:/read data')
> ## 读取文件
> read.csv(data.csv, TRUE)
>
> ## 运行文件
> data <- read.csv('data.csv', header = FALSE)
> data
读取中小型数据集时 直接写文件名 > data <- read.table('foo.txt')
读取大型数据集时 你需要先清楚该数据占多大内存，如果不设置其他参数，R会默认将整个数据集都载入内存中。 如果文件中没有注释行的话，那可以把 comment.char 设置为空，即 comment.char='' colClasses 参数很重要，如果不设置，R会扫描每一列数据并判断其类型，非常耗费时间。
如果所有列都是同一数据类型，可以直接统一设置 colClasses=numeric 如果所有列的数据类型不统一，可以通过设定 nrow()参数，如下
initial <- read.table('datatable.txt', nrows = 100) #先读前100行
classes <- sapply (initial, class) #sapply()遍历每一列，调用class函数告诉你每一列的数据类型，然后将这些信息储存在classes中，
tabALL <- read.table('datatable.txt', colClasses = classes) #读取整个数据时，使用classes中的信息来指定colClasses）
（二）写入数据与读取数据所用函数相对应的写入数据函数：write.table、 write.csv
writeLines
dump
dput
save、 serialize
（三）输出函数dump()和 dput()是两种重要的输出函数，用于储存格式和数据。
它们可以包含更多元的数据，属于文本格式但是和表格形式有所不同。如果你对数据框使用 dump()和 dput() 函数，输出结果包括数据框每一列的数据类型，这样读取的是后就不用再次指定类别了。 source和 dget函数可以读取未经 dump()和 dput() 输出的数据
dput() dput() 可以生成一些代码，这些代码可用于重建R对象：
> ## Create a data frame
> y <- data.frame(a = 1, b = 'a')
> ## Print 'dput' output to console
> dput(y)
structure(list(a = 1, b = structure(1L, .Label = 'a', class = 'factor')), .Names = c('a',
'b'), row.names = c(NA, -1L), class = 'data.frame')
输出也可以直接保存到文件中，然后通过 dget() 读取： > ## Send 'dput' output to a file
> dput(y, file = 'y.R')
> ## Read in 'dput' output from a file
> new.y <- dget('y.R')
> new.y
a b
1 1 a
dump() dump()函数和 dget()类似，区别是后者只能对单一R对象使用，而 dump() 可作用于多个R对象，接受的是一个包含对象名字的字符向量。
> ##创建两个对象x和y
> x <- 'foo'
> y <- data.frame(a = 1L, b = 'a')
> ## 传递dump参数，包含对象的名字，以及另一个文件名，即将这些对象储存在这个文件中
> dump(c('x', 'y'), file = 'data.R')
> ##删除两个对象
> rm(x, y)
> ##对储存对象调用source函数
> source('data.R')
> ##重建x, y
> str(y)
'data.frame': 1 obs. of 2 variables:
$ a: int 1
$ b: Factor w/ 1 level 'a': 1
> x
[1] 'foo'
（四）与外部环境交互R通过一些主要函数与外界交互，建立联系。 最常见的联系是与文件建立关联。如 file() 读取文本文件 、 gzfile() 和 bzfile()读取压缩文件等。 url() 可用于与网页建立联系。 联系交互背后的思想是它提炼出与不同类型的R外部对象建立联系的机制。 file函数的几种参数 其中，description是文件名，open参数需要一个标识，包括r（读取，reading），w（写入，writing），a（附加，appending），rb、wb和ab分别表示读取、写入和附加二进制文件。 > str(file)
function (description = '', open = '', blocking = TRUE, encoding = getOption('encoding'),
raw = FALSE, method = getOption('url.method', 'default'))
举例，查看名为'foo.txt'的csv.文件 > ## Create a connection to 'foo.txt'
> con <- file('foo.txt')
>
> ## Open connection to 'foo.txt' in read-only mode
> open(con, 'r')
>
> ## Read from the connection
> data <- read.csv(con)
>
> ## Close the connection
> close(con)
以上三行命令和直接使用read.csv函数的效果一样，因此建立联系的必要性不大 > data <- read.csv('foo.txt')
但是当你只想读取文件的一部分的话，联系是有必要的。例如，建立联系后，使用readLines函数读取文件前10行： > ## Open connection to gz-compressed text file
> con <- gzfile('words.gz')
> x <- readLines(con, 10)
> x
[1] '1080' '10-point' '10th' '11-point' '12-point' '16-point'
[7] '18-point' '1st' '2' '20-point'
读取网页数据 首先使用 url() 函数与网页建立联系。然后通过readLines函数来读取文本。这是除了 read.table() 和 read.csv()之外用来读取数据的另外一种方式。 > ## Open a URL connection for reading
> con <- url('http://www.', 'r')
>
> ## Read the web page
> x <- readLines(con)
>
> ## Print out the first few lines
> head(x)
[1] ''
[2] ''
[3] ''
[4] ''
[5] ''
[6] ''
参考资料： https:///rdpeng/rprogdatascience/R Programming for Data Science 《R语言实战》 Robert I. Kabacoff
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