R程序的首选数据源是什么？

Question

this link中列出的哪种数据集格式最容易在R中加载？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，但是其他表单中的一个可以用少于O（n）的用户工作量加载吗？

我发现了这个laundry list of IO options，但似乎没什么特别有帮助。

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P.S。我之前从未使用过R，而trying to help a friend是需要这样做的人。

Answer 1

如果其他一切都失败了，为什么不阅读the manual devoted to Data Import / Export？

您可以从

导入数据

• ascii文件，带有任何分隔符（csv，txt，...）
• 修复表单文件
• 各种格式的二进制文件（hdf5，netcdf，...）
• 电子表格，大多数格式甚至在非Windows平台上
• 数据库（DBI，RODBC，...）
• 网页（使用XML包）
• 网络服务，例如SOAP，JSON，...
• 直接来自其他使用连接的程序，......
• 以及其他

所以调用这些首选中的任何一个都是困难的 - 这一切都取决于手头的任务。

Answer 2

抓取文本文件，然后按照spreadsheet-like data section R Data Import/Export中的说明操作。除非绝对必要，否则我会避免尝试从Excel文件中读取。

这可能很简单：

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

Answer 3

从您可用的选项中，制表符分隔的文本文件最容易导入。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。

外包可以用来打开那些简单的SPSS文件：

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

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