问题引入
从中国气象数据网站下载的数据是TXT格式，以空格隔开，但是不同列之间的空格数不一致。如下图：
捕获.PNG
用read.table()函数读取会出现一些问题，而scan函数却可以完美解决问题。
数据导入
链接到数据所在文件夹，获取数据名
setwd('E:/1data/站点数据/气象网数据')
tem.name<-list.files(pattern = '*.TXT')
数据处理
先设置一个空的数据框，接着执行循环。对于文件夹中每一个文件，先执行scan函数（默认参数是跳过空格符，不需要额外设置了），逐行读取所有空格符隔开的数据并保存到列表里。接着用matrix函数将列表转化为矩阵，其中nrow参数表示将数据设置为多少行。因为数据列数是固定的13列，因此用总数据长度比上列数。最后rbind函数合并所有年份数据即可。
tem.data<-data.frame()
for (f in tem.name) {
x=scan(f)
y=matrix(x,nrow = length(x)/13, byrow = TRUE)
tem.data=rbind(tem.data,y)
}
导出数据
write.csv(tem.data,'E:/1data/站点数据/气象网数据/气温/气温.csv')
小结
这样就将txt数据导入到一张excel表里了。
