2021.4.12
持续更新中。。。
《R语言实战2》、学术数据分析及可视化
1. 导入数据
1.1 导入文本文件（.txt和.csv）
read.table("example.txt", header = T, fileEncoding = "UTF-8", skipNul = T)
重要参数：
① example.txt：要读入的文件名
② header：是否读入表头
③ seq：分隔符，默认是空白分隔符，读入.csv文件时设置成：seq = ","
④ fileEncoding：文件内容编码方式，不添加时容易出现乱码
⑤ skipNul：是否忽略空值（默认：F）
⑥ blank.lines.skip：是否忽略空白行（默认为T）
尽量转换成
.txt和.csv格式文件导入，因为这两种文件占用内存较小，导入速度较快。.txt文件中，用下划线代替其他的空格
1.2 导入Excel文件
install.package("xlsx")
library(xlsx)
read.xlsx("example.xlsx", sheet = 2, colNames = T)
重要参数：
① example.xlsx：要读入的文件名
② sheet：读入第几个表
③ colNames：是否读入表头
④ fileEncoding：文件内容编码方式，不添加时容易出现乱码
1.3 导入其他数据类型
2. 导出数据
write.tableI(example.txt, "file1", append = FALSE)
重要参数：
① example.txt：需要导出的数据集
② file1：数据集导出后的文件名
③ append：是否是追加导出
