R 语言之数据读入与写入

本节主要介绍 Ｒ 下数据的读入与写入

读入

1. 最常用的就是 read.table(), read.csv(),查看帮助

    > help(read.table)
   

2. read.table 示例:

    > myData <- read.table("result.txt")
    > head(myData)
                                    logFC AveExpr         t     P.Value   adj.P.Val       B
    Os.8823.1.S1_at      -8.51845 7.45925 -100.3200 2.11827e-13 1.21549e-08 16.9802
    OsAffx.25067.1.S1_at -7.61581 8.05295  -82.0163 1.01558e-12 2.56486e-08 16.5604
    Os.27740.1.S1_at     -8.23161 7.03614  -77.0783 1.64628e-12 2.56486e-08 16.4037
    Os.43929.1.S1_s_at   -8.70858 8.07308  -76.2646 1.78795e-12 2.56486e-08 16.3755
    Os.27306.1.S1_at     -6.87697 6.93658  -64.5495 6.54059e-12 6.84129e-08 15.8758
    Os.26910.1.A1_at     -6.01904 5.97776  -63.8100 7.15354e-12 6.84129e-08 15.8371
   
    # 对于 read.csv() 用法差不多。具体其他复杂一些的，可以查看帮助里面的各个参数。
   

3. 读入 Excel 格式文件:

    > install.packages("gdata")  # 这个包应该很不错
    > library(gdata)
    > help(package="gdata")
    > help(read.xls)
    
    > myData <- read.xls("data.xls")
    WARNING: Perl module Spreadsheet::ParseXLSX cannot be loaded.
    WARNING: Microsoft Excel 2007 'XLSX' formatted files will not be processed.
    > head(myData)
    # 经检查可以正常读入 xls 格式文件，但是如上面警告，不能读入 XLSX 格式文件，理论上应该可以，但是目前还未解决。
   
    # 如果一个excel 中有不止一个 sheet, 如果想读入第二个 sheet , 可以:
   
    > myData <- read.xls("data.xls", sheet=2)
   

使用其他包去实现: 发现 "readxl" 这个包相当不错，与 "gdata" 相比，不需要 perl ，而且很好的支持 .xls 以及 .XLSX 格式,非常的专一，仅仅是完成读入。"gdata" 的其他功能更多些。

使用 "readxl" 完成Excel数据读入:

    > install.packages("readxl")
    > library(readxl)
    > help(package="readxl")
    > ?read_excel
    > data <- read_excel("result.xlsx")
    > data <- read_excel("result2.xls")
    > data <- read_excel("result.xlsx", 2)  # 2 表示读入第二个 sheet
    经测试，很好用。

写入

1. 普通数据文件:

    > help(write.table) # 即可
   

2. 使用包 "WriteXLS" 写入 Excel (.xls OR .XLSX)

    > install.packages("WriteXLS")
    > library(WriteXLS)
    > help(package="WriteXLS")
    > ?WriteXLS
    > head(iris) # 使用Ｒ中的数据 iris
    > WriteXLS("iris", ExcelFileName="iris.xls")
    > WriteXLS("iris", ExcelFileName="iris.XLSX")
   

其他

还有其他一些不错的包,比如 "data.table" 可以更快的进行数据读入，比较适合大数据,有时间可以去看看.