你可能会觉得将数据导入R会让人非常沮丧。每个不同类型的文件导入R似乎都需要不同的函数，然后就迷失在众多的函数参数中。长话短说，通过本文这些都可以相当轻松，随时把不同的函数灵活使用，不论你是初学者还是更有经验的用户。

为了满足这些需求，本文列举了几个较为简单的数据快速导入的方法，从最简单的文本文档到spss和sas的文档。请继续阅读后面的内容。

你的数据

导入数据前，需要获取数据，如何获取数据不在本文的探讨范围内。

要点： 当你要导入数据前需要确认如下几点，这样能保证你正确导入数据到R中。

如果你用的是电子表格类（spreadsheet）的数据，第一行一般是表头，第一列往往是行号或者是样本数据的id

文件的分隔符要确认，常见有逗号（,），tab()，空格（ ）

字符编码，一般非Window默认字符编码要使用fileEncoding参数调整

字段，数值或者名字中的空格要尽量避免使用，换句话说，每个词会可能被解析成单独的变量

如果需要可使用.代替空格用于词之间的分隔

短的变量名字要好于长的名字

尽量不要在列名中使用下列符号，如,?, $,%, ^, &, *, (, ),-,#, ?,,,<,>, /, |, , [ ,] ,{, };

如果使用excel表，应删除多余的列或者是注释一类的内容

确保缺失数据标记为空

准备工作空间

可以参考使用Rsudio这类的编辑器，为了确保工作空间中没有已有的对象对当前的操作有影响，需要清空内存对象。

rm(list=ls())#清除内存对象

将下述内容复制到yourdata.txt至e:/work下 // Contents of .txt

16a27b38c49d510e

我们需要用到

setwd('e:/work')#设置工作空间
df <- read.table("yourdata.txt", header = F,comment.char="/")
df

## V1 V2 V3

read.table的英文帮助有点晦涩，现在讲各个参数详解

file：文件名，使用一个字符串，可能需要全路径符号\不能出现，可以使用/ 或者\。也可以是一个文本连接（见connection函数），也可以是一个URL链接的文本文档。

header： 逻辑值（FALSE或TRUE）文件第一行是否包含变量名（列名）。我们建议你明确地设定 header 参数。按照惯例，首行只有对应列的字段而没有行标签对应的字段。因此，它会比余下的行少一个字段。（如果需要在 R 里面看到这一行，设置 header = TRUE。）如果要读取的文件里面有行标签(row name)的头字段（可能是空的），以下面的方式读取

read.table("file.txt", header = TRUE, row.names = 1)

sep： 文件中字段（列）的分隔符，打开文件可以看到文使用的分隔符，默认选择sep=’’(代表任意空白字符作为分隔符，如空格，制表符，换行符)

quote: 默认情况下，字符串可以被“或’括起，并且两种情况下，引号内部的字符都作为字符串的一部分。有效的引用字符（可能没有）的设置由参数 quote 控制。对于sep =”“，默认值改为 quote =”“。

引号中使用引号：如果没有设定分隔字符，在被引号括起的字符串里面，引号需要用C格式的逃逸方式逃逸，即在引号前面直接加反斜杠 。 如果设定了分隔符，在被引号括起的字符串里面，按照电子表格的习惯，把引号重复两次以达到逃逸的效果。 例如 ‘One string isn’‘t two’,“one more” 可以被下面的命令读取 read.table(“testfile”, sep = “,”) 这在默认分隔符的文件里面不起作用。

dec：用来标志小数点的字符，有些国家用“,” 来区分小数点。

row.names： 用数字或者字符表示表中行号的列，若为NULL则会自动编号。一般当表中包含了表头时，如果第一行（表头行）的字段比数据的列数少一个时，指定首行为row.name比较有用。

col.names：指定列名的字符向量。默认是V1，V2，V3，…

as.is：read.table默认将字符型变量转化为因子类，该参数控制列是否保留字符型，可以是逻辑型，数值型或者是字符型向量。as.is对每列专用，而不是每个变量。因此，它对行标签（行号）列也同样适用（如果有的话）。

na.string：代表缺失数据的值，参数na.strings是一个可以包括一个或多个缺损值得字符描述方式的向量。数值列的空字段也被看作是缺损值。一般不用设置除非有的数据中“9999”这类表示缺失值情况出现时需要特别设置。

colClasses：指定各列数据类型的字符向量。除非你采取特别的行动，read.table将会为数据框的每个变量选择一个合适的类型。如果字段没有缺损以及不能直接转换，它会按 logical， integer， numeric 和 complex 的顺序依次判断字段类型。如果所有这些类型都失败了，变量会转变成因子。 参数 colClasses 和 as.is 提供了很大的控制权。as.is会抑制字符向量转换成因子（仅仅这个功能）。 colClasses运行为输入中的每个列设置需要的类型。

nrows：可读取的最大行数。

skip：读取数据时跳过的行数。有时数据中包含了特殊的文件头，或者是非结构化数据，这是需要分块处理skip可以帮助我们来跳过一些非表格结构的数据。

check.names：逻辑型，是否对变量名字的合理性检查，一般要符合R语言的变量命名要求，比如不用用“1a”这类的非法变量名字，也不能有重复的变量名字。

fill：逻辑型，如果为TRUE且当行的长度不一致时，用空白字段填充.

strip.white: 用于删除不包含引号的字符型字段中头部或者尾部的空白部分。比如若表中某个列包含了“ hello” 和“hello”，如果没有引号的话，可能会被认为是同一个字符时，需要设置该参数为TRUE删除空白部分。

blank.line.skip: 默认情况下，read.table 忽略空白行。这可以通过设置 blank.lines.skip = FALSE 来改变。这个参数只有在和fill=TRUE共同使用时才有效。这时，可能是用空白行表明规则数据中的缺损样本。

comment.char: 字符型，用来标记注释行，如果该字符出现在某个行的开头，则改行将被忽略。默认情况下，read.table 用 # 作为注释标识字符。如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。只含有空白和注释的行被当作空白行。 如果确认数据文件中没有注释内容，用 comment.char = “” 会比较安全 （也可能让速度比较快）。

allowEscapes：逻辑型，是否允许使用C形式的逃逸字符。许多操作系统有在文本文件中用反斜杠作为逃逸标识字符的习惯，但是Windows系统是个例外（在路径名中使用反斜杠）。在R里面，用户可以自行设定这种习惯是否用于数据文件。控制符如 , , , , , , 八进制和十六进制如 40 和 x2A 一样描述。任何其它逃逸字符都看着是自己，包括反斜杠。

stringsAsFactors: 逻辑型，是否将字符型向量转为因子型。注意该方法会被as.is和colClasses覆盖。

至此，R语言中读入文本文档的重要函数read.table的使用，读者根据以上内容应该可以处理下读入文本文档大部分情况。在此，笔者也强烈建议读者去实践各种利用R入读文本文档的代码。文本文件读入函数read.csv，read.csv2，read.delim, read.delim2等函数的参数使用均可参考本文。

另外，文本文档读入的加速策略也总结如下：

单个大文件：可以采用data.table包中的fread函数加速读取

多个小文件： 可使用read.table，指定colClasses，nrows，comment.char等参数可以加速读取。另外可自定义读入单个文件的子函数，然后采用parallel包中的parLapply等并行运算的方法，会显著提升读入速度。最后再用rbind这列函数将list中各个data.frame元素合并。

来源：DataCamp Blog，香格里拉(o)/ blog 编译：亮亮