本文面向R语言初学者，尤其是生物医药领域的初学者，大佬勿喷~
在之前的推文中，我们用两个视频详细介绍了R语言、rtools、Rstudio以及R包的安装，解决新手最先碰到的两大难题！
可能是最适合小白的R语言和R包安装教程 可能是最好用的R包安装教程
接下来大家就面临把数据读入R语言、把数据另存为其他格式的问题！
大家在日常生活中遇到的最多的数据应该还是Excel数据，但是对于R语言来说，我们必须要把外部数据读入到R里面，才能进行各种操作。对于我们最后的数据，可能还需要再保存为excel格式。
这两个问题对于会的人来说非常简单，可以有多种方法可以实现，但是对于新手来说却经常遇到报错。今天从一个新手的角度说一说R语言的数据读入和另存问题。
本期目录：
- 把数据读入R语言
- Excel
- csv
- txt
- 其他
- 写出文件（从R语言另存为其他格式
把数据读入R语言
Excel
这个格式太常见了，大家日常生活用的大部分都是这种格式。比如有这么一个excel文件：data.xlsx，它里面的内容是这样的：
现在我们需要把它读入R里面。我推荐你使用readxl包读取Excel文件。首先我们要安装这个R包,如果你还不会R包安装常见的4种方式，赶紧去看这个视频：可能是最好用的R包安装教程。
install.packages("readxl")
安装好之后，我们需要加载这个R包才能使用：
代码语言：javascript复制library(readxl)
然后我们就可以读入这个文件了，读取时，你必须指明你的文件在哪里！ 如果文件路径没写对，就会出现下面这种类似的报错，一般情况下，它会告诉你，你的路径没写对，或者找不到这个文件，这个文件不存在，不能打开连接等等错误！！
代码语言：javascript复制tmp <- read_xlsx("E:/data.xlsx", col_names = T)
## Error: `path` does not exist: ‘E:/R/data.xlsx’
这个时候你就要去确认下，你的这个data.xlsx文件到底在哪里！当你给它正确的路径时，它就不会报错。还要注意/ , " "，这些标点一定要在英文状态下输入！
tmp <- read_xlsx("E:/R/data.xlsx", col_names = T)
tmp
## # A tibble: 29 × 6
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## # … with 19 more rows
## # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
这样我们就成功把文件读取到R里面了！
除了路径问题，对于新手还有几个点需要注意：
- 这个示例文件是有列名的，所以在读取的时候加了
col_names=T这个参数，没有行名就要改成F； - 如果你的数据使用了合并/拆分单元格、各种格式、公式等，会报错！
- 这个文件是
.xlsx格式的，如果不是，那你需要用其他函数，比如read_xls()函数读取.xls结尾的文件； - 如果你读取中文遇到乱码问题，那大概率是遇到了编码问题，这是一个很复杂的问题：
- 首先你可以通过点击rstudio中的Tools - Global Options，到达以下界面，把默认编码方式改为
utf-8，然后关闭rstudio，重新读取；
- 有时直接升级R包/R/rstudio/，重新保存文件为utf-8等方式也可以解决问题；
- 如果都不行，直接百度！具体情况具体分析！
- 首先你可以通过点击rstudio中的Tools - Global Options，到达以下界面，把默认编码方式改为
csv
csv文件是一种逗号分隔文件，打开后和excel看起来一模一样，你不要问为什么看不到逗号......
一般推荐把excel文件另存为csv文件，因为方便R语言读取，不需要安装R包也可以读取~
代码语言：javascript复制csv <- read.csv("E:/R/data.csv", header = T)
csv
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## 11 11 方法11 男 56 115 7.4
## 12 12 方法12 女 78 116 8.5
## 13 13 方法13 男 67 134 6.3
## 14 14 方法14 女 56 123 4.6
## 15 15 方法15 男 78 112 7.4
## 16 16 方法16 女 56 113 8.5
## 17 17 方法17 男 45 115 6.3
## 18 18 方法18 女 67 116 4.6
## 19 19 方法19 男 56 134 7.4
## 20 20 方法20 女 78 123 8.5
## 21 21 方法21 男 56 112 6.3
## 22 22 方法22 女 67 113 4.6
## 23 23 方法23 男 45 115 7.4
## 24 24 方法24 女 67 116 8.5
## 25 25 方法25 男 87 134 6.3
## 26 26 方法26 女 56 123 4.6
## 27 27 方法27 男 78 112 7.4
## 28 28 方法28 女 67 113 8.5
## 29 29 方法29 男 56 115 6.3
或者用read.table()函数读取。
csv <- read.table("E:/R/data.csv", header = T,
sep = "," # 指定分隔符！！
)
csv
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## 11 11 方法11 男 56 115 7.4
## 12 12 方法12 女 78 116 8.5
## 13 13 方法13 男 67 134 6.3
## 14 14 方法14 女 56 123 4.6
## 15 15 方法15 男 78 112 7.4
## 16 16 方法16 女 56 113 8.5
## 17 17 方法17 男 45 115 6.3
## 18 18 方法18 女 67 116 4.6
## 19 19 方法19 男 56 134 7.4
## 20 20 方法20 女 78 123 8.5
## 21 21 方法21 男 56 112 6.3
## 22 22 方法22 女 67 113 4.6
## 23 23 方法23 男 45 115 7.4
## 24 24 方法24 女 67 116 8.5
## 25 25 方法25 男 87 134 6.3
## 26 26 方法26 女 56 123 4.6
## 27 27 方法27 男 78 112 7.4
## 28 28 方法28 女 67 113 8.5
## 29 29 方法29 男 56 115 6.3
是不是很简单，注意点和excel一样~
txt
txt文件也是我们常见的文件类型，通常这种数据也是可以直接读取的，不用安装R包。
现在我们有一个这样的txt文件，它可能看起来不规整，但其实是规整的哦~~，不要被表象迷惑，也千万不要试图用空格键把它对齐！！
txt是tab键分隔的文件，在读取时，一定要指定分隔符：
tmp <- read.table("tmp.txt",sep = "t", # 必须要指定分隔符
header = T)
tmp
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## 11 11 方法11 男 56 115 7.4
## 12 12 方法12 女 78 116 8.5
## 13 13 方法13 男 67 134 6.3
## 14 14 方法14 女 56 123 4.6
## 15 15 方法15 男 78 112 7.4
## 16 16 方法16 女 56 113 8.5
## 17 17 方法17 男 45 115 6.3
## 18 18 方法18 女 67 116 4.6
## 19 19 方法19 男 56 134 7.4
## 20 20 方法20 女 78 123 8.5
## 21 21 方法21 男 56 112 6.3
## 22 22 方法22 女 67 113 4.6
## 23 23 方法23 男 45 115 7.4
## 24 24 方法24 女 67 116 8.5
## 25 25 方法25 男 87 134 6.3
## 26 26 方法26 女 56 123 4.6
## 27 27 方法27 男 78 112 7.4
## 28 28 方法28 女 67 113 8.5
## 29 29 方法29 男 56 115 6.3
其他
如果是spss软件产生的.sav文件，可以使用foreign包中的read.spss()函数读取，或者使用haven包中的read_sav()。
这两个包在使用前需要先安装哦~
代码语言：javascript复制# foreign包读取
library(foreign)
spss <- foreign::read.spss("例03-05.sav",to.data.frame = T)
spss
## no hb
## 1 1 112
## 2 2 137
## 3 3 129
## 4 4 126
## 5 5 88
## 6 6 90
## 7 7 105
## 8 8 178
## 9 9 130
## 10 10 128
## 11 11 126
## 12 12 103
## 13 13 172
## 14 14 116
## 15 15 125
## 16 16 90
## 17 17 96
## 18 18 162
## 19 19 157
## 20 20 151
## 21 21 135
## 22 22 113
## 23 23 175
## 24 24 129
## 25 25 165
## 26 26 171
## 27 27 128
## 28 28 128
## 29 29 160
## 30 30 110
## 31 31 140
## 32 32 163
## 33 33 100
## 34 34 129
## 35 35 116
## 36 36 127
# haven包读取
library(haven)
spss <- read_sav("例03-05.sav")
spss
## # A tibble: 36 × 2
## no hb
## <dbl> <dbl>
## 1 1 112
## 2 2 137
## 3 3 129
## 4 4 126
## 5 5 88
## 6 6 90
## 7 7 105
## 8 8 178
## 9 9 130
## 10 10 128
## # … with 26 more rows
## # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
这个例子是比较简单的，有时候需要指定特定的编码方式，可以通过使用?read_sav/?read.spss查看更改编码的方式。
haven这个包是专门设计用来读取spss/SAS/STATA格式的文件的~
如果是rdata/Rdata/RData文件，这个是R自带的格式，直接load()即可，但是要注意一定要写对文件路径！！ 或者也可以直接双击rdata/Rdata/RData文件！
load(file = "tmp.rdata")
tmp
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## 11 11 方法11 男 56 115 7.4
## 12 12 方法12 女 78 116 8.5
## 13 13 方法13 男 67 134 6.3
## 14 14 方法14 女 56 123 4.6
## 15 15 方法15 男 78 112 7.4
## 16 16 方法16 女 56 113 8.5
## 17 17 方法17 男 45 115 6.3
## 18 18 方法18 女 67 116 4.6
## 19 19 方法19 男 56 134 7.4
## 20 20 方法20 女 78 123 8.5
## 21 21 方法21 男 56 112 6.3
## 22 22 方法22 女 67 113 4.6
## 23 23 方法23 男 45 115 7.4
## 24 24 方法24 女 67 116 8.5
## 25 25 方法25 男 87 134 6.3
## 26 26 方法26 女 56 123 4.6
## 27 27 方法27 男 78 112 7.4
## 28 28 方法28 女 67 113 8.5
## 29 29 方法29 男 56 115 6.3
如果是rds文件，这个也是R常用的格式，使用readRDS()函数即可，也要注意文件路径。
tmp <- readRDS(file = "tmp.rds")
tmp
## 编号 治疗方式 性别 年龄 收缩压 血糖
## 1 1 方法1 男 56 134 6.3
## 2 2 方法2 女 45 123 4.6
## 3 3 方法3 男 67 112 7.4
## 4 4 方法4 女 56 113 8.5
## 5 5 方法5 男 78 115 6.3
## 6 6 方法6 女 56 116 4.6
## 7 7 方法7 男 67 134 7.4
## 8 8 方法8 女 45 123 8.5
## 9 9 方法9 男 67 112 6.3
## 10 10 方法10 女 87 113 4.6
## 11 11 方法11 男 56 115 7.4
## 12 12 方法12 女 78 116 8.5
## 13 13 方法13 男 67 134 6.3
## 14 14 方法14 女 56 123 4.6
## 15 15 方法15 男 78 112 7.4
## 16 16 方法16 女 56 113 8.5
## 17 17 方法17 男 45 115 6.3
## 18 18 方法18 女 67 116 4.6
## 19 19 方法19 男 56 134 7.4
## 20 20 方法20 女 78 123 8.5
## 21 21 方法21 男 56 112 6.3
## 22 22 方法22 女 67 113 4.6
## 23 23 方法23 男 45 115 7.4
## 24 24 方法24 女 67 116 8.5
## 25 25 方法25 男 87 134 6.3
## 26 26 方法26 女 56 123 4.6
## 27 27 方法27 男 78 112 7.4
## 28 28 方法28 女 67 113 8.5
## 29 29 方法29 男 56 115 6.3
常见的就是这些，当你掌握这些简单的之后，你可以尝试更加复杂的，以后肯定也会遇到，不过有了这些简单的作为基础，相信你能更快的解决这类问题~
写出文件（从R语言另存为其他格式）
写出文件我觉得比读取文件要简单一点，如果你实在不知道怎么保存，有个简便方法，在这个地方：
直接点击保存，就会在你当前工作目录产生一个RData文件，下次直接load或者双击即可快速打开你的所有东西！！！
不太推荐直接保存为excel格式，建议使用csv格式。
如果是想把当前文件保存为csv文件，可以使用以下函数：
代码语言：javascript复制# 把tmp这个数据框保存为csv
write.csv(tmp, # 要保存的对象
file = "D:/111.csv", # 保存到哪里，保存为什么格式，.csv不要忘记！
quote = F, # 不加引号
row.names = F, # 行名
col.names = T # 列名
)
write.table(tmp,
file = "D:/111.csv", # 保存到哪里，保存为什么格式，.csv不要忘记！
sep = ",", # 必须指定分隔符！！！
quote = F, # 不加引号
row.names = F, # 行名
col.names = T # 列名
)
如果要保存为或者txt文件，可以使用以下函数：
代码语言：javascript复制write.table(tmp,
file = "D:/222.txt",
sep = "t", # 千万别忘记指定分隔符！！
quote = F, # 不加引号
row.names = F, # 行名
col.names = T # 列名
)
如果要保存为rdata/Rdata/RData文件，直接用save()函数，简单方便，下次直接load即可，还可以同时保存多个对象！！
推荐大家平时保存时选择rdata/Rdata/RData/rds，方便，官方！
save(tmp,csv, # 同时保存多个对象
file = "tmp1.rdata")
保存为rds格式：
saveRDS(tmp, file = "tmp.rds")
以上就是常见的数据读取和写出，最后再说一遍注意点：
- 输入法需要是英文状态下的标点符号！
- 文件路径必须写对！
- 注意不同文件的分隔符！
- 不同文件使用不同函数读取/写出！不要所有的格式都用一个！
- 如果碰到不知道的格式读取，直接百度！！99.999%能解决你的问题！
希望大家以后再也不要碰到数据读取问题！
