R 程序的首选数据源是什么？

Question

此链接列出的数据集格式中的哪一种是最容易加载并在 R 中进行处理？使用文本编辑器几分钟应该足以将文本版本转换为文字数据，但其他形式之一是否可以在少于 O(n) 用户的时间内加载？

我找到了这个IO选项的详细列表< /a> 但它似乎不是特别有帮助。

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PS我以前从未使用过R，并且试图帮助一位需要这样做的朋友 。

Answer 1

获取文本文件并按照 电子表格中的说明进行操作R 数据导入/导出的数据部分。除非绝对必要，否则我会避免尝试读取 Excel 文件。

它可能很简单：

x <- read.table("file.txt", header=TRUE, sep="\t")
# or
x <- read.delim("file.txt") # header=TRUE and sep="\t" are already defaults

Answer 2

如果其他一切都失败了，为什么不阅读专门用于数据导入/导出的手册< /a>？

导入数据

• 您可以从带有任意分隔符（csv、txt...）的 ascii 文件
• 各种格式的固定格式文件
• 二进制文件 (hdf5、netcdf、...)
• 电子表格，大多数格式，甚至在非 Windows 平台
• 数据库上 (DBI，RODBC，...)
• 网页（使用 XML 包）
• Web 服务，例如 SOAP, JSON，...
• 直接从使用连接的其他程序中，...
• 更重要的

是，调用其中任何一个首选都是困难的 - 这完全取决于手头的任务。

Answer 3

从可用的选项中，制表符分隔的文本文件是最容易导入的。接下来是 SPSS 文件，然后是其他所有内容。我同意其他海报，避免使用 .xls 文件（或将单页工作簿转换为 tsv、csv。foreign

包可用于打开这些 SPSS 文件，这同样简单：

install.packages("foreign")
library(foreign)

setwd("/Path/to/your/files")
read.spss("FILENAME.sav", to.data.frame=T)