【原】R笔记：分析数据的导入

今儿介绍几个R的数据导入函数。

费了九牛二虎之力、历尽千辛万苦收集了数据，终于走到了分析这一步。分析前少不了将数据导入/录入分析软件。但因为纯命令的原因，很多时候R都是我们最后的或者不得已的选择，所以我们在用到R时拿到的数据可能有很多种格式，比如excel（.xlsx）、SPSS（.sav）、STATA（.dta）、SAS（sas7bdat）、CSV（.csv）等。一般来说，面对海量的数据，我们不会逐条录入，导入是最佳的选择。

【1】导入Excel文件：read_excel{readxl}

##导入名称为“Diabetes”的Excel文件中的第2个sheet（工作表），该工作表名称为”blood”，Excel文件存放在D盘DATA的文件夹中。将导入到R中的这个excel文件储存在数据框Diabetes中。

library(readxl)

Diabetes<- read_excel("D:/DATA/Diabetes.xlsx", sheet =2)

#Diabetes<- read_excel("D:/DATA/Diabetes.xlsx", sheet="blood")

其他常用：

read.xlsx{xlsx}：

library(read.xlsx)

read.xlsx("D:/DATA/Diabetes.xlsx",2)

read.xlsx{openxlsx}：

library(openxlsx)

read.xlsx("D:/DATA/Diabetes.xlsx",2)

【2】导入SPSS文件：read_sav{haven}

##将D盘DATA的文件夹中名称为“SMART”的SPSS文件到入到R中，导入到R中的这个SPSS文件储存在数据框smart中。

library(haven)

smart <- read_sav("D:/DATA/SMART.sav")

程序包haven还可导入SPSS（read_sav）、STATA（read_dta）和SAS（read_sas）等多种形式的文件。其他导入SPSS文件的常用程序包函数有：

read.spss{foreign}：

library(foreign)

read.spss(file="D:/DATA/SMART.sav",to.data.frame = TRUE)

spss.get{Hmisc}：

library(Hmisc)

spss.get("D:/DATA/SMART.sav")

【3】导入STATA文件：read_dta{haven}

##将D盘DATA的文件夹中名称为“Survival”的STATA文件到入到R中，导入到R中的这个STATA文件储存在数据框surv中。

library(haven)

surv <- read_dta("D:/DATA/Survival.dta")

其他常用read.spss{foreign}：

library(foreign)

read.dta("D:/DATA/Survival.dta") 

foreign程序包也可以读取如Minitab、S、SAS、SPSS、Stata、Systa、Weka、dBase等多种形式的数据。需要注意的是，read.dta只能读取stata5-stats12的数据。

【4】导入CSV、TXT文件

library(readr)

read_csv("D:/DATA/TBI.txt")

read_csv("D:/DATA/SAheart.csv")

最后友情提示一下，不要忘记了任何一个软件一般都会有一个“另存为”的功能，通过软件将数据存储为你最熟悉的格式往往会起到事半功倍的效果。