导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
作者：刘健 邬书豪
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01 read.csv/csv2：逗号分隔数据读取
.csv可能是目前最常见的平面文件类型了。它代表的是comma-separated values，简单来讲就是，文件里每一个单独的数据值都是用逗号进行分隔的。
.csv只是text file(文本文件)的一种，文本文件在微软的Windows操作系统中常以拓展名为.txt的形式呈现。文本文件可以使用各种符号来分隔数据值，例如常见的tab和“;”(分号)，或者其他任意符号。即便是以.csv为拓展名的文件也并非一定是以逗号进行分隔的，相关内容在后文的函数演示部分会有介绍。
文件的拓展名并非必须，熟悉Linux系统的读者可能接触过很多无拓展名的文件。处理无拓展名的文本文件数据时，最简单的办法就是使用data.table包中的fread函数。
utils里的read.csv/csv2是专门用于设置快速读取逗号分隔(read.csv)或是分号分隔(read.csv2)。也就是说，在事先了解数据值分隔符号的情况下，这两个函数对分隔符和其他一些参数的默认设置会使数据导入的部分更加简单和快捷。
有一点需要特别注意，即这两个函数对小数点的处理：前者默认的小数点是“.”，后者默认的小数点是“,”。这只是因为不同国家技术人员对数据值分隔符的见解或者好恶不同而造成的。
万里长征第一步，我们先来看read.csv最简单的使用方式，代码如下：
> flights
此行代码可以解读为使用read.csv从工作空间读取文件flights.csv，然后将数据集保存到flights中，其他所有参数都使用默认值。因为flights.csv文件已经在R的工作路径里，所以此处免去了设置work directory。
这里希望读者能够自行探索使用.rproj(R项目—将每一次数据分析的过程都看作一个独立的项目)来对每一个独立的数据分析工作进行分类和归集。该方法不仅免去了设置路径的麻烦，也减少了因原始数据文件太多而可能导致的各种隐患。
小知识：函数在执行的时候可以依照其默认设置的参数位置来执行，也就是说，用户无须指定每一个参数的名称，只需按照位置顺序来设定参数值即可。比如，read.csv中的file参数名就可以省略，只要第一位是读取文档的目标路径和文件名就可以。
数据文件被读取到R工作环境中的第一步通常为调用str函数来对该数据对象进行初步检视，下面的代码列出了该函数最简单的使用方式。
> str(object = flights) 'data.frame': 6 obs. of 6 variables:$ carrier : Factor w/ 4 levels "AA