R语言—数据输入

谋事在人，成事在天，不求尽如人意，但求无愧于心！

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       R可从键盘、文本文件、Microsoft Excel和Access、流行的统计软件、特殊格式的文件、多种关系型数据库管理系统、专业数据库、网站和在线服务中导入数据。因此本节整理了R（RStudio）中数据输入的集中方式。

1.键盘输入数据

      例如，创建一个含有三个变量：age（数值型） 、gender（字符型）和weight（数值型），名为mydata的数据框，然后通过mydata<-edit(mydata)或者fix(mydata)调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。

fix(mylist)
> mydata <- data.frame(age=numeric(0), gender=character(0), weight=numeric(0)) 
#age=numeric(0)的赋值语句将创建一个指定模式但不含实际数据的变量
> mydata
[1] age    gender weight
<0 行> (或0-长度的row.names)
> mydata<-edit(mydata)
#函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的，需要将其赋值到一个目标，才能保存输入的数据！ 
> fix(mydata)

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       通过键盘输入数据的方式，在处理小数据集的时候比较方便有效，但是对于较大的数据集，就需要从已有的文本文件、Excel电子表格、统计软件或数据库中导入数据。

2.读取文本文件

可以使用read.table()函数从带分隔符的文本文件中导入数据。该函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。表格的每一行分别出现在文件中每一行。其语法如下：
mydataframe <- read.table(file, options)
其中，file是一个带分隔符的ASCII文本文件，options是控制如何处理数据的选项。表2-2列出了常见的选项。

选 项	描 述
header	表示文件第一行是否包含有逻辑型的变量名
sep	分开数据的分隔符 ，默认是 sep=""，这表示了一个或多个空格、制表符、换行或回车。使用 sep=",“来读取用逗号来分隔行内数据的文件，使用 sep=”\t"来读取使用制表符来分割行内数据的文件
row.names	用于指定一个或者多个行标记符的可选参数
col.names	如果数据文件第一行不包含变量名(header=FALSE)，则可用col.names去指定一个包含变量名的字符向量，若header=FALSE以及col.names选项被忽略，变量则会被命名为V1、V2 ……
na.strings	用于表示缺失值的字符向量 ，例如：na.strings=c("-9","?") 在读取数据的时候把-9和？值转换成NA
colClasses	可选的分配到每一列的类向量，比如， colClasses=c(“numeric”, “numeric”, “character”, “NULL”, “numeric”)把前两列读取为数值型变量，把第三列读取为字符型向量，跳过第四列，把第五列读取为数值型向量。如果数据有多余五列，colClasses 的值会被循环。当你在读取大型文本文件的时候，加上 colClasses 选项可以可观地提升处理的速度
quote	用于对有特殊字符的字符串划定界限的字符串，默认值是(")或者(’)
skip	读取数据前跳过的行的数目 ，该选项在跳过头注释的时候较有用
stringsAsFactors	一个逻辑变量，标记处字符向量是否需要转化成因子，默认值是TRUE ，除非它被colClasses覆盖，处理大型文本文件设置成stringsAsFactors=FALSE可以提升处理速度
text	一个指定文字进行处理的字符串，若设置了text，file应该被留空

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内容较多，容我慢慢更新,Goodnight!!!

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3.导入Excel文件

6.导入SPSS数据

7.导入SAS数据

8.导入Stata数据

9.导入NetCDF数据

10.导入HDF5数据

11.访问数据库管理系统

12.Stat/Transfer导入数据

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