作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。
邮箱：huang.tian-yuan@qq.com
前言
基本概念和设置，我们都已经完成了，那么就可以进入实战阶段了，本篇主要讲解如何把手头的一些数据顺利地导入到R的平台中。
巧妇难为无米之炊，做数据分析的第一步，首先要有数据。狭义来说，在我们的软件平台进行数据分析，首先要把数据导入到软件平台中。尽管本系列的例子主要利用R语言以及相关包中自带的数据集，但是我们的终极目标是你能够把自己获取的任意形式的数据导入到R语言平台中，然后进行自由操作。
本文不会讲得太细，否则就成为一个帮助文档，但是我会保证你读完本文之后，能够把手头的一些数据顺利地导入到R的平台中，以便在往后的工作中，利用本系列的操作技巧来对自己的数据集进行丰富多样的操作。
CSV
csv格式的数据也许是我们做数据的时候遇到的最常见的格式了，它的全称叫做comma-separated values，逗号分隔数值。我们姑且理解为一个表格数据，以逗号作为列之间的分割点，以回车作为行的分割点。这种数据可以用Excel直接打开，所以如果你有Excel格式能够打开的任意文件，也可以在Excel中导出为csv，从而变为R语言能够直接迅速读取的数据。
本系列谈到的数据操纵，主要是针对表格的，也就是关系型的二维表结构。为了保证你能够拿到数据，我们直接从R基本包里面读出来：
library(tidyverse)
iris %>%
write_csv("D:/iris.csv")
上面这一步操作，我们就把iris数据集直接读到D盘根目录下（函数中放的就是输出路径，以及你想要输出的文件名称），你可以到D盘去找到它，并用Excel打开它，看看里面有什么数据。
下面我们要把写出去的csv读回来，并存放在mydata中：
read_csv("D:/iris.csv") -> mydata
## Parsed withcolumn specification:
## cols(
## Sepal.Length = col_double(),
## Sepal.Width= col_double(),
## Petal.Length = col_double(),
## Petal.Width= col_double(),
## Species =col_character()
## )mydata
## # A tibble:150 x 5
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
## 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa
## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
## # ... with 140 more rows
我们可以看到，数据已经读入mydata中，而且read_csv会自动把数据转变为tibble格式。tibble是增强型数据框，不会因为数据量的大小溢出屏幕，只会显示部分数据。另一个特点是，它在读取的时候会对变量的数值类型进行判断，在显示的时候也会对每个变量的类型进行标注。
read_csv的特性还有很多，比如skip可以帮你跳过几行再开始读取。如果有仔细观察，你会发现csv文件中，首行一般都是列的名称，而read_csv也会自动把第一行默认为列名称读入，如果需要直接读入纯数据，需要设置col_names = FALSE.如果能把数据整理成首行为列名称的数据格式，那么你就可以顺利地用我们的代码读入任意的csv格式文件了。
read_csv与read.csv两者之间的不同在于：read_csv返回tibble，read.csv返回data.frame；read_csv默认字符变量就是字符变量，read.csv会自动把所有字符变量转化为因子变量（如果没有R基础，请忽略）；read_csv会进行变量类型的判断，read.csv不会（因此有时候用read_csv读取数据会失败，但是用read.csv就会成功）。
其他格式
就目前来讲，我认为R语言能够直接读入任何数据，但是我们不会在这里一一介绍，我们只会告诉大家一个终极目标：无论是任意格式，我们都希望把它转化为R中的二维表形式，从而进行自由地操纵。那么如果你有一份不是csv格式的数据，但是有办法快速把它转格式为csv格式，请毫不犹豫地使用这个方法。下面我们会提供一些R读取其他格式文件的函数，如果感兴趣的可以按图索骥，在网上找到帮助文档。
readLines：按行读取
readxl：读Excel文档
read_html：读html/xml格式数据
read_file：读原始文档
fromJSON：读json格式文件
dbConnect：连接数据库
readTIFF：读tiff格式文件
read.bib：读bib格式文件
其实还有很多，只要认真找，我们发现R几乎能够读入任意格式的文件。如果你想要使用本系列的操作，最佳的方法就是：1.把这些格式转为csv，然后读取csv；2.把这些文件导入后，想办法把数据转化为data.frame或者tibble格式。
小结
本文主要讲了如何读写csv数据，因为它是与二维表结合得最紧密的文件格式，读取后直接就能够使用。我们只讲了如何使用read_csv来读取，实际操作中，为了速度，你可能需要用到fread函数，我个人经常用的方法就是：fread() %>% as_tibble…如果你已经熟练运用read.csv，而数据集本身又不算特别大，也可以继续使用它。通过这种读取方式，我们直接就得到了以二维表形式存在的tibble格式文件，方便我们进一步进行其他操作。建议在本系列中尽量使用tibble格式进行操作，这样便于统一风格。但是记住，tibble本身也属于data.frame的一种，因此所有在data.frame中能够实现的操作，都能够在tibble中无缝使用。
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