R语言入门：外部数据读取详解

本文档是一份关于R语言入门的教程，重点讲解了如何在R语言中读取外部数据，以及R语言的基本介绍、主要功能和程序包的使用。 在R语言中，读取外部数据是数据分析工作的重要部分。最常见的方法是使用`read.table()`和`read.csv()`函数。`read.table()`用于读取以制表符分隔的txt文件，而`read.csv()`则适用于以逗号分隔的csv文件。这两种函数可以帮助用户快速导入数据集，以便进行后续的数据处理和分析。除了这两个基础函数，R还有`foreign`包，它提供了读取其他格式文件的功能，如Excel、SAS、dbf、Matlab、SPSS、Systat和Minitab等，这使得R语言在处理各种类型的数据时具有很高的兼容性。 R语言起源于S语言，最初由贝尔实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发。1995年，新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka基于S语言创建了开源的R软件，它的命令体系被称为R语言。R语言的一大特点是其开源性，代码完全公开，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、MacOS以及各种Linux和UNIX系统。R语言以其强大的统计分析能力和可编程性受到广泛欢迎，目前CRAN上有超过2100个程序包，覆盖了各种学科领域。 R软件的安装通常通过CRAN进行，下载完成后只需按照提示一步步安装即可。安装完成后，用户可以通过RGui或其他R IDE（如RStudio）进行交互式操作。R的界面包括菜单栏、快捷按钮和命令行控制台，用户在这里可以输入R命令、查看帮助文档和执行脚本。 R程序包是R语言功能的拓展，包含了特定领域的函数、数据、帮助文件和描述文件。安装程序包是为了获取R基础包中未包含的特定功能，比如生态学分析可能需要`ape`和`vegan`包，系统发育分析可能需要`ape`包，群体遗传学可能需要`GenABEL`包等。在Windows系统下，R程序包通常是以编译好的zip格式提供，用户可以通过`install.packages()`函数在R环境中安装所需包。 R语言以其丰富的统计功能、开源性和跨平台特性，成为了数据分析和统计建模的首选工具。通过学习和掌握R语言的外部数据读取、基本操作、脚本编写、绘图、函数定义以及程序包的使用，用户可以高效地进行数据处理和分析工作。