R語言筆記：用R語言讀取EXCEL文件的方法

        在工做中，咱們獲得的數據源通常是以Excel文件爲多，偶有CSV文件或TXT文件等。資深表哥/表姐們都知道，Excel自帶數據統計功能，但卻處理不了大數據集。而CSV與TXT格式的文件，雖然容量大，但因爲是純文本文件，因此不具備數據處理的功能。

        爲了解決這一尷尬的問題，下面我就教一下你們怎麼用統計專業的R語言來讀取數據（數據處理以前很重要的一個步驟）

        用R讀取excel文件中的數據，須要先搭建一個Java的環境（配置好JDK），而後再用 install.packages("xlsx") 指令導入相關的包（常見的Excel文件格式是xlsx，而處理xlsx文件這個包是使用Java語言來寫的）。可是對於不少小白，可能會出現被配置JDK折騰得勸退的現象。因此，在這裏，我就向你們展現用R語言加載外部文件數據的另外3種更簡單的方法，以下：

        例如：我先在桌面（路徑爲：C:\Users\QDM\Desktop）建立一個Excel文件，並手動輸入數據，構造一張9行*4列的數據表，表格內容截圖以下：

                                                                     

 

 

方法①：先按 F12功能鍵 將.xlsx另存爲.csv格式的文件，而後用read.csv()函數來讀取該CSV文件中的數據，代碼以下：

> x <- read.csv("C:\\Users\\QDM\\Desktop\\銷售業績.csv",header = T)
> x
      品牌   產地 銷售數量      銷售金額
1   布加迪   法國       10  200,000,000 
2 蘭博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     豐田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中國       60    3,000,000 
7     大衆   德國       70   21,000,000 
8     寶馬   德國       80   80,000,000

運行結果截圖：

 

方法②：把.xlsx另存爲.txt格式，而後用read.table()函數來讀取該txt文件中的數據，代碼以下：

> y <- read.table("C:\\Users\\QDM\\Desktop\\銷售業績.txt",header = T)
> y
      品牌   產地 銷售數量      銷售金額
1   布加迪   法國       10  200,000,000 
2 蘭博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     豐田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中國       60    3,000,000 
7     大衆   德國       70   21,000,000 
8     寶馬   德國       80   80,000,000

運行結果截圖：

 

方法3：先打開Excel文件，按Ctrl+A快捷鍵全選裏面的內容，接着按Ctrl+C複製（默認複製到剪切板上），如圖：

                             

而後在RStudio中輸入如下代碼：

> z <- read.table("clipboard",header = T,sep = "\t")
> z
      品牌   產地 銷售數量      銷售金額
1   布加迪   法國       10  200,000,000 
2 蘭博基尼 意大利       20  160,000,000 
3   法拉利 意大利       30  150,000,000 
4     豐田   日本       40    6,000,000 
5     本田   日本       50   10,000,000 
6     五菱   中國       60    3,000,000 
7     大衆   德國       70   21,000,000 
8     寶馬   德國       80   80,000,000

運行結果截圖：

 

        結語：做爲一名曾經的「統計學」專業的畢業生，在數據分析崗位上，若是被別人知道只會用Excel，而不會用一門本專業相關的專業工具（如：R語言、SAS語言、SPSS等）處理數據，會有一種很尷尬的感受——可能會很容易被人以爲不學無術。雖然在畢業後，經本人的後天努力自學，掌握了一門更好用的數據分析工具——Python，但爲了避免愧對本身所學過得專業，爲了避免愧對那每一年¥3500的學費，因此感受仍是挺有必要抽時間來學習一下R語言的！