1. R讀取txt檔案
使用R讀取txt檔案直接使用read.table()方法進行讀取即可，不需要加載額外的包。
read.table("/home/slave/test.txt",header=T,na.strings = c("NA"))
注意，此處的na.strings = c("NA") 的意思是檔案中的缺失資料都是用NA進行表示；在讀取文本檔案時，預設的分割符号為空格。具體的參數設定可參照如下：
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#",
allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
2. R讀取csv檔案
使用R讀取csv檔案和讀取txt檔案很類似，使用的是read.csv()方法，兩者參數的使用大部分是一樣的。
read.csv("/home/slave/test.csv", header=T, na.strings=c("NA"))
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
3. R讀取xls和xlsx檔案
讀取xls和xlsx有很多方法，但是這裡面的很多方法也不是特别好用，例如RODBC包中的讀取xls方法就不太好用，有時還會出現各種各樣的問題。在進行了一番入坑探索之後，找到了兩個相對好用的讀取xls檔案的包，下面我将分别進行說明。
- gdata
install.packages("gdata")
library(gdata)
read.xls("/home/slave/test.xls",sheet=1,na.strings=c("NA","#DIV/0!"))
其中sheet=1 參數的意思是讀取第一個sheet中的内容；na.strings=c("NA","#DIV/0!") 将"NA" 和 "#DIV/0!" 都作為缺失資料表示，read.xls()方法的具體參數設定可參考如下：
read.xls(xls, sheet=1, verbose=FALSE, pattern, na.strings=c("NA","#DIV/0!"),
..., method=c("csv","tsv","tab"), perl="perl")
xls2csv(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2tab(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2tsv(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2sep(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ...,
method=c("csv","tsv","tab"), perl="perl")
gdata包有着很多的功能，但是它對其他的包的依賴很多，可能會出現各種不可預知的問題，下面介紹一個較少依賴的包。
- readxl
install.packages("readxl")
library(readxl)
read_excel("/home/slave/test.xls",sheet=1,na="NA")
read_excel(path, sheet = 1, col_names = TRUE, col_types = NULL, na = "", skip = 0)
readxl軟體包可以很容易地将資料從Excel和R中取出。與許多現有軟體包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl沒有外部依賴關系，是以它很容易在所有作業系統上安裝和使用。 它旨在與表格資料一起工作。readxl支援舊版.xls格式和現代基于xml的.xlsx格式。
用法
library(readxl)
readxl includes several example files, which we use throughout the documentation. Use the helper readxl_example() with no arguments to list them or call it with an example filename to get the path.
readxl_example()
#> [1] "clippy.xls" "clippy.xlsx" "datasets.xls" "datasets.xlsx"
#> [5] "deaths.xls" "deaths.xlsx" "geometry.xls" "geometry.xlsx"
#> [9] "type-me.xls" "type-me.xlsx"
readxl_example("clippy.xls")
#> [1] "/Users/jenny/resources/R/library/readxl/extdata/clippy.xls"
read_excel() reads both xls and xlsx files and detects the format from the extension.
xlsx_example <- readxl_example("datasets.xlsx")
read_excel(xlsx_example)
#> # A tibble: 150 x 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 5.10 3.50 1.40 0.200 setosa
#> 2 4.90 3.00 1.40 0.200 setosa
#> 3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa
#> # ... with 147 more rows
xls_example <- readxl_example("datasets.xls")
read_excel(xls_example)
#> # A tibble: 150 x 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 5.10 3.50 1.40 0.200 setosa
#> 2 4.90 3.00 1.40 0.200 setosa
#> 3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa
#> # ... with 147 more rows
List the sheet names with excel_sheets().
excel_sheets(xlsx_example)
#> [1] "iris" "mtcars" "chickwts" "quakes"
Specify a worksheet by name or number.
read_excel(xlsx_example, sheet = "chickwts")
#> # A tibble: 71 x 2
#> weight feed
#> <dbl> <chr>
#> 1 179. horsebean
#> 2 160. horsebean
#> 3 136. horsebean
#> # ... with 68 more rows
read_excel(xls_example, sheet = 4)
#> # A tibble: 1,000 x 5
#> lat long depth mag stations
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -20.4 182. 562. 4.80 41.
#> 2 -20.6 181. 650. 4.20 15.
#> 3 -26.0 184. 42. 5.40 43.
#> # ... with 997 more rows
There are various ways to control which cells are read. You can even specify the sheet here, if providing an Excel-style cell range.
read_excel(xlsx_example, n_max = 3)
#> # A tibble: 3 x 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 5.10 3.50 1.40 0.200 setosa
#> 2 4.90 3.00 1.40 0.200 setosa
#> 3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa
read_excel(xlsx_example, range = "C1:E4")
#> # A tibble: 3 x 3
#> Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 1.40 0.200 setosa
#> 2 1.40 0.200 setosa
#> 3 1.30 0.200 setosa
read_excel(xlsx_example, range = cell_rows(1:4))
#> # A tibble: 3 x 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 5.10 3.50 1.40 0.200 setosa
#> 2 4.90 3.00 1.40 0.200 setosa
#> 3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa
read_excel(xlsx_example, range = cell_cols("B:D"))
#> # A tibble: 150 x 3
#> Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 3.50 1.40 0.200
#> 2 3.00 1.40 0.200
#> 3 3.20 1.30 0.200
#> # ... with 147 more rows
read_excel(xlsx_example, range = "mtcars!B1:D5")
#> # A tibble: 4 x 3
#> cyl disp hp
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 6. 160. 110.
#> 2 6. 160. 110.
#> 3 4. 108. 93.
#> # ... with 1 more row
If NAs are represented by something other than blank cells, set the na argument.
read_excel(xlsx_example, na = "setosa")
#> # A tibble: 150 x 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 5.10 3.50 1.40 0.200 <NA>
#> 2 4.90 3.00 1.40 0.200 <NA>
#> 3 4.70 3.20 1.30 0.200 <NA>
#> # ... with 147 more rows
特征
- 沒有外部依賴，例如Java或Perl。
- 将非ASCII字元重新編碼為UTF-8。
- 将日期時間加載到POSIXct列中。 Windows（1900）和Mac（1904）日期規格都正确處理。
- 發現最小資料矩形并預設傳回。 使用者可以使用範圍，跳過和n_max進行更多的控制。
- 預設情況下，列名稱和類型由工作表中的資料确定。 使用者也可以通過col_names和col_types提供。
- 傳回一個tibble，即帶有附加tbl_df類的資料框。 除此之外，這提供更好的列印。