R语言数据导入导出：read.table与内建数据集操作详解

本资源主要介绍了在R语言中如何存取内建数据集以及如何导入和导出数据的方法。通过`data()`函数可以访问和加载R内置的数据集，例如`data(cars)`加载名为`cars`的数据集。同时，讲解了使用`read.table()`函数从CSV文件中导入数据的详细过程。 在R语言中，内建数据集可以通过`data()`函数进行存取。这个函数列出了所有基本系统提供的数据集，通过`data(name_of_dataset)`可以加载特定的数据集。例如，`data(cars)`将加载并使用名为`cars`的数据集。在R环境中，可以直接通过数据集的名字来查看其内容，如`cars`。 导入数据是数据分析的重要步骤。R提供了多种函数来实现这一功能，其中最常用的是`read.table()`。`read.table()`函数用于读取简单的文本文件，如CSV（逗号分隔值）文件。以下是一些关键参数的解释： - `file`: 指定要读取的文件路径，可以是绝对路径或相对路径。 - `header`: 如果文件的第一行是列名，设置为`TRUE`；否则，设置为`FALSE`，默认列会被命名为`V1`, `V2`, ... - `sep`: 定义字段间的分隔符，默认为空格。 - `quote`: 引号字符，用于识别包含特殊字符的字符串，默认为`\"'`。 - `dec`: 小数点的字符，用于识别数值。 - `colClasses`: 指定各列的数据类型，可以是`character`, `numeric`, `integer`, `factor`等。 - `nrows`: 指定要读取的行数，-1表示读取所有行。 - `skip`: 跳过的行数。 例如，有一个名为`TeamInfo.csv`的CSV文件，其内容包括团队、姓名、级别、工作时间和奖金。可以使用以下代码将其导入到R中： ```R > read.table("D:/work/TeamInfo.csv", header = TRUE, sep = ",")->TeamInfo ``` `header=TRUE`表示文件的第一行是列名，`sep=","`表示列间由逗号分隔。导入后的数据会被存储在名为`TeamInfo`的向量或数据框中，可以使用`TeamInfo`来访问和处理这些数据。 `read.table()`函数的另一个示例展示了不指定`header`参数的情况，此时第一行数据不会被视为列名，而是作为数据的一部分，列名会被默认为`V1`, `V2`, ...。 此外，`setwd()`函数用于设置当前工作目录，`getwd()`用于获取当前工作目录。在导入文件时，如果文件位于工作目录下，可以只提供文件名，如`read.table("TeamInfo.csv")`。 R语言提供了强大的数据导入和导出功能，`data()`和`read.table()`是其中的基础工具，它们使得数据的存取变得简单而高效。了解和熟练掌握这些功能对于R语言的数据分析工作至关重要。