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原始数据可以从本地文件，本地数据库和网络上获取。本地文件主要包括：txt文件，csv文件，excel文件，RData文件，xml文件。本地数据库类型包括SQL Server，Access,MySQL,SQLite等常见数据库。网络数据则包括直接存放在网络上的文件数据(csv,excel,txt等)和需要进行爬取的网页数据。
由于大部分的数据都是本地文件和网上的文件，因此这里着重讲解一下本地文件和网上文件的加载方式。有需要加载数据库文件，或诸如SPASS数据，SAS数据，Stata数据，XML数据等特殊数据的，可以留言给我。
1.从键盘中读取数据
#1.设置要读入数据的列名和数据类型
data=data.frame(name=character(0),age=numeric(0))
#2.edit()函数会自动弹出一个表格填写想要输入的数据
data=edit(data)
2.读取txt数据和csv数据，网络数据
data=read.table(file/url, header=TRUE, sep="", row.names=c(), col.names=c(),encoding="", colClasses=c(), stringsAsFactors=TRUE)
read.table()函数可以读取txt和csv两种数据类型。
常用的参数也就是以下几个：
file/url: 可以是本地文件，如"mydic/xxx.csv"，也可是指定具体网址的网络文件。
header: TRUE表示数据含有列名，FALSE表示原始数据不含列名，只有数据。
sep: 指定数据之间的分隔符，默认为空。若是空格，则需要打一个空格键。
row.names: 若原始数据没有列名，可以通过该参数指定列名。如：row.names=c(“name”,“age”,“height”).
col.names: 为数据指定行名称。
encoding: 指定读取数据时的编码方式。有时候读取中文数据时，会出现乱码，这时候encoding="UTF-8"就可以解决问题。记住里面UTF是大写，不能小写。
colClasses: 为每列指定数据类型。有时候读取的数据类型不是我们想要的，可以在读取时指定数据类型，如colClasses=c(“character”,“numeric”,“factor”).
stringAsFactors: 由于读取数据时，函数会自动将字符串数据转化成因子类型。将该值设置为FALSE后，就不会自动转化了。
其他参数不是很常用，如需要，可自行查资料。
3.读取excel数据
R读取excel数据前需要安装并加载xlsx包，实质是调用该包进行数据读写的。
部分参数和上面的参数一致，这里不再赘述，来看几个特别的参数
#这个xlsx包一定要加载，否则无法读取数据
liabrary(xlsx)
read.xlsx(file, sheetName="",sheetIndex=1,colIndex=c(), rowIndex=c())
sheetName: 由于一个excel文件可能包含多个表，因此需要指定读取哪个表。sheetName指定目标表的名称。
**sheetIndex:**指定目标表的索引。（注意R中所有的索引都是从1开始的，这与Python是不一样的）
colIndex: 指定需要读取的列，如colIndex=c(1,3,4)。仅读取第1，3，4 列。
rowIndex: 指定要读取的行。
另外还有一个read.xlsx2()的函数，该函数用于处理大型的excle表格（超过10万行），这个函数内部调用了java函数，因此用之前需要安装java.
4.读取csv数据
参数同read.table(), 不再赘述。
read.csv(file，...)
5.读取RData数据
由于RData数据加载后并不显示内部包含哪些数据集，因此可以通过str()函数查看内部数据情况。
#load()函数加载数据，但返回的data并不是最终的数据集，而是数据集的一个容器。
data=load("xxx.RData")
#str()函数查看容器内部数据集
str(data)
6.导入SPSS,SAS,Stata数据
#需要加载Hmisc包
library(Hmisc)
#加载spss数据
data=spss.get("mydata.sav", use.value.labels=TRUE)
#加载SAS数据，需要提前安装SAS软件。
data=sas.get(datadir, member="clients",sasprog="c:/xx/xx/sas.exe")
#加载Stata数据
library(foreign)
data=read.dta("xxx.dta")
补充：
有其他数据类型加载需求或有任何疑问，可留言给我。转载请标明出处，感谢。
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