R语言笔记：用R语言读取EXCEL文件的方法

        在工做中，咱们获得的数据源通常是以Excel文件为多，偶有CSV文件或TXT文件等。资深表哥/表姐们都知道，Excel自带数据统计功能，但却处理不了大数据集。而CSV与TXT格式的文件，虽然容量大，但因为是纯文本文件，因此不具备数据处理的功能。

        为了解决这一尴尬的问题，下面我就教一下你们怎么用统计专业的R语言来读取数据（数据处理以前很重要的一个步骤）

        用R读取excel文件中的数据，须要先搭建一个Java的环境（配置好JDK），而后再用 install.packages("xlsx") 指令导入相关的包（常见的Excel文件格式是xlsx，而处理xlsx文件这个包是使用Java语言来写的）。可是对于不少小白，可能会出现被配置JDK折腾得劝退的现象。因此，在这里，我就向你们展现用R语言加载外部文件数据的另外3种更简单的方法，以下：

        例如：我先在桌面（路径为：C:\Users\QDM\Desktop）建立一个Excel文件，并手动输入数据，构造一张9行*4列的数据表，表格内容截图以下：

                                                                     

 

 

方法①：先按 F12功能键 将.xlsx另存为.csv格式的文件，而后用read.csv()函数来读取该CSV文件中的数据，代码以下：

> x <- read.csv("C:\\Users\\QDM\\Desktop\\销售业绩.csv",header = T)
> x
      品牌   产地 销售数量      销售金额
1   布加迪   法国       10  200,000,000 
2 兰博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     丰田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中国       60    3,000,000 
7     大众   德国       70   21,000,000 
8     宝马   德国       80   80,000,000

运行结果截图：

 

方法②：把.xlsx另存为.txt格式，而后用read.table()函数来读取该txt文件中的数据，代码以下：

> y <- read.table("C:\\Users\\QDM\\Desktop\\销售业绩.txt",header = T)
> y
      品牌   产地 销售数量      销售金额
1   布加迪   法国       10  200,000,000 
2 兰博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     丰田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中国       60    3,000,000 
7     大众   德国       70   21,000,000 
8     宝马   德国       80   80,000,000

运行结果截图：

 

方法3：先打开Excel文件，按Ctrl+A快捷键全选里面的内容，接着按Ctrl+C复制（默认复制到剪切板上），如图：

                             

而后在RStudio中输入如下代码：

> z <- read.table("clipboard",header = T,sep = "\t")
> z
      品牌   产地 销售数量      销售金额
1   布加迪   法国       10  200,000,000 
2 兰博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     丰田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中国       60    3,000,000 
7     大众   德国       70   21,000,000 
8     宝马   德国       80   80,000,000

运行结果截图：

 

        结语：做为一名曾经的“统计学”专业的毕业生，在数据分析岗位上，若是被别人知道只会用Excel，而不会用一门本专业相关的专业工具（如：R语言、SAS语言、SPSS等）处理数据，会有一种很尴尬的感受——可能会很容易被人以为不学无术。虽然在毕业后，经本人的后天努力自学，掌握了一门更好用的数据分析工具——Python，但为了避免愧对本身所学过得专业，为了避免愧对那每一年¥3500的学费，因此感受仍是挺有必要抽时间来学习一下R语言的！