1.引言
本周在刷微博的时候看到一篇博文叫做《一个农村女孩的自由》，写的真实感人，其内容折射出了中国农村很长一段时间的现状。人生的选择很多，选择代表了对某种事物的把握，也注定要失去另一些领域的体验，这就是机会成本。无论农村女孩是遵循父母的旨意辍学打工挣钱盖新房，然后结婚生子打麻将抑或是变土豪，还是咬紧牙关考上大学开阔视野挤进城市人群当精英，每一种成功都带有百般的努力和一份运气，在此希望那些在踏入人生漫无边际的孤独与荒凉,处在最困难时期的人们，能够凭借当初的记忆为自己点亮一盏灯。学习R也是，读别人的故事，写自己的故事。好了，接下来说正题。
最近有很多人在问我如何读取数据，怎么将结果写入一个文件中之类的问题，错误的类型各种各样。偶尔在看一些博文的时候也觉得介绍的不是很详细，周末利用闲散的时间就写一下R语言数据读写问题，后来觉得这个命题太大，不过没有关系，尽可能的将自己知道的东西写出来，希望能够对初学R语言的同学有帮助，避免在数据分析的第一步就卡主，郁闷的失去对R和对自己的信心。
2.设置自己的工作目录
R语言在读写文件的时候，路径及当前工作目录是非常重要的，这对初学者也是一大障碍，往往比较郁闷的是，很多同学看到别人的博文贴出了程序和结果都是正常，为什么将文中的代码复制到自己的电脑却不能运行，一气之下，不是抱怨作者埋坑就是怀疑人生。这里给大家介绍一些工作目录的设置情况。想要获得当前目录，使用函数getwd()，例如,
> WD <- getwd()
> WD
[1] "D:/RYUYAN"
想要设置当前目录，使用函数setwd(),函数，例如，我们想将当前工作目录设置为桌面，
> setwd("C:/Users/jilin/Desktop")
> WD <- getwd()
> WD
[1] "C:/Users/jilin/Desktop"
需要注意的是，一方面，“/”和“\”的意义不一样，在设置路径代码中，可以选择“/”隔开父子文件夹，也可以用“\\”隔开父子文件夹，但是直接粘贴Windows系统文件目录：“C:\Users\jilin\Desktop”会报错。另一方面，这样设置的R当前工作目录，当你关闭R窗口，再重新打开，又会变为之前默认的设置，如何能够保证每次R打开后的工作目都是指定一个文件夹呢？可以这样设置，右键单击R桌面快捷方式图标，选择属性，弹出对话框（如下图），在起始位置中填入你需要的设置的工作目录即可。
3.读数据的方法简介
（1）从excel读数据
从excel读取数据，方法很多，在这里介绍几种常用的方法。
首先，从剪切板读入数据，用read.table()函数。例如，我们要从文件sdebankplace.xlsx中将顺德农商银行网点相关数据读入到R中，首先打开该文件，然后选中需要读入的数据，复制，执行以下命令即可。
> sdebankplace=read.table("clipboard",header=T)
> head(sdebankplace,1)#查看第一行数据
网点名称 地址 纬度 经度 电话
1 顺德区农村商业银行(新桂支行) 大良街道东乐路新桂中路 22.84094 113.2783 <NA>
> names(sdebankplace)#查看数据包含的变量
[1] "网点名称" "地址" "纬度" "经度" "电话"
其次，利用RODBC包读取excel文件。RODBC包里含有很多函数，不仅有excel的，还有access的。下面我们安装包读取我们刚刚的sdebankplace.xlsx文件。
> channel1 = bcConnectExcel("sdebankplace.xlsx")#建立链接
> channel1#查看链接信息
RODBC Connection 2
Details:
case=nochange
DBQ=D:\RYUYAN\sdebankplace.xlsx
DefaultDir=D:\RYUYAN
Driver={Microsoft Excel Driver (*.xls)}
DriverId=790
MaxBufferSize=2048
PageTimeout=5
> sqlTables(channel1)
TABLE_CAT TABLE_SCHEM TABLE_NAME TABLE_TYPE
1 D:\\RYUYAN\\sdebankplace.xlsx <NA>
> sdebankplace =sqlFetch(channel1, "sdebankplace")#获取sdebankplace表的数据
> head(sdebankplace,1)#查看第一行数据
需要注意的是,这里的函数只支持32位的R，如果你的R是64位的，则会出现错误，如，
> channel1 = odbcConnectExcel("sdebankplace.xlsx")
Error in odbcConnectExcel("sdebankplace.xlsx") :
odbcConnectExcel is only usable with 32-bit Windows
close(channel1)#在读完数据后关闭链接
再次，用利用excel.link包读取excel文件。函数xl.read.file(filename, header = TRUE)，更多参数设置，可以查看函数帮助了解，下面我读取当前目录下的一个文件iris.xlsx
> install.packages("excel.link")
> library(excel.link)
> iris1=xl.read.file("iris.xlsx",header = T)
> names(iris1)
[1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"
> head(iris1,1)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
需要注意的是,这里的函数只支持数据为英文状态，如果的数据含有中文则会出现如下警告，读取的数据中文变成NA。
> sdebankplace=xl.read.file("sdebankplace.xlsx",header = T)
Warning message:
In xl.read.range(xl.rng, drop = FALSE, na = na, row.names = row.names, :
There are duplicated rownames. They will be ignored.
最后，用xlsx包读取excel文件。read.xlsx(file, sheetIndex)，更多参数设置，可以查看函数帮助了解，下面我读取当前目录下的一个文件sdebankplace.xlsx。
> install.packages("xlsx")
> library(xlsx)
> sdebankplace=read.xlsx("sdebankplace.xlsx",1,encoding='UTF-8')
> head(sdebankplace,1)
网点名称 地址 纬度 经度 电话
1 顺德区农村商业银行(新桂支行) 大良街道东乐路新桂中路 22.84094 113.2783 NA
> names(sdebankplace)
[1] "网点名称" "地址" "纬度" "经度" "电话
需要注意的是,编码格式需要设置，否则会出现乱码，如下。
> names(sdebankplace)
[1] "缃戠偣鍚嶇О" "鍦板潃" "绾.害" "缁忓害" "鐢
佃瘽"
（2）从txt文档读数据
首先，从剪切板读取数据，同excel。
其次，用read.table函数，该函数有很多参数设置，请查看帮助了解具体情况。
sdebankplace=read.table("sdebankplace.txt",header = T)
最后，用readLines函数，可以逐行读取，
sdebankplace = readLines("sdebankplace.txt")
需要注意的是，readLines读取的结果与read.table的结果不同，需要进行加工才能提取想要的变量，因此，该函数经常用于读取文本文件等做中文分词只用，读取数据框或者矩阵类型的数据，一般不用该函数，如下，
（3）从csv格式文档读数据
首先，从剪切板读取数据，同excel。
其次，用read.csv()，该函数与read.table()函数基本一样。
sdebankplace=read.csv("sdebankplace.csv",header = T)
最后，如果想批量读取当前目录文件夹下的文件,可以采取如下措施，其中的路径换为大家的目录就好了。
> filenames <- list.files("D:/RYUYAN/", pattern = ".csv")
> data=NULL
> for(i in 1:length(filenames)) {
+ data[i] =lapply( filenames[i],
+ function(name) {read.csv(paste("D:/RYUYAN/", name,sep=""),header = T)
+ })
+ }
> head(data[[1]])
Gender Height Weight
1 Male 73.84702 241.8936
2 Male 68.78190 162.3105
3 Male 74.11011 212.7409
4 Male 71.73098 220.0425
5 Male 69.88180 206.3498
6 Male 67.25302 152.2122
（4）从其他格式文档读数据
对于S-Plus，SAS，SPSS，stata的文件格式，R也可以读取，需载入foreign包。
install.packages("foreign")
library(foreign)
data.restore("filename") #读入S-Plus以data.dump输出的文件
read.S("filename") #读入S-Plus 二进制数据文件
read.xport("filename")#读入SAS（Export）的数据文件
read.ssd("...") #读入SAS.ssd文件
read.spss("filename") #读入SPSS以save或export输出的数据文件
read.dta("filename")#读入stata数据文件
需要注意的是，foreign包只能读取STATA12及以下版本的数据，R如何读入STATA12版本以上的数据。可以加载readstata13或haven包。具体函数参数设置可以查看帮助文档。
#read.dta in package foreign
#and memisc for dta files from Stata versions < 13
#and read_dta in package haven for Stata version >= 13.
library(readstata13)
install.packages("haven")
library(haven)
read.dta13("filename")
read_dta("filename")
（5）从数据库读读数据
R 对于基于 SQL 语言的关系型数据库有良好的支持，这些数据库既有商业数据库 Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 等，也包含在 GNUGeneral Public License (GPL) 下发布的 MySQL 等开源数据库。RMySQL 包中提供了到 MySQL 数据库的接口；RODBC 包提供了更为广泛数据库接口的解决方案，支持所有标准 ODBC 接口的数据库。通过这种方式，相同的 R 代码可以方便地应用于不同类型的数据库。没有例子，what a pity。
install.packages("RMySQL")
library(RMySQL)
library (RODBC)
ch <- odbcConnect("dsn",uid = "myuser",pwd = "mypassword")
stocks <- sqlQuery(ch ,"select * from quotes")
odbcClose(ch)
4.写数据的方法简介
写文件和读文件基本上相似的反过程，这里就不在一一赘述了。涉及的主要函数如下图所示，可以查询函数帮助，运行示例，了解具体参数设置方法，需要注意的是，设置好路径。
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