实验目的
掌握R语言中数据集的导入导出方法
实验原理
R语言中包含有许多支持数据集导入导出的相关函数，利用这些函数可以将数据集导入R的环境中并进行相关处理，并将R中的数据集导出到本地
实验步骤
R以及R的包中有许多自带的数据集，在R环境中可以通过函数data()加载这些数据集，如下面的代码可以加载R中自带的数据集iris：
> data(iris)
在R中经常导入csv格式的文件，数据输入可以使用read.csv()函数，如data<-read.csv("c:/data/dataset.csv")，注意在R中使用“/”而不是“\”作为分隔符。如果需要导入excel文件，可以将原文件另存为csv格式再导入R工作环境中。为了简化路径，还可以用setwd()函数设置工作环境目录，将所需的数据文件移动到该文件夹中即可，如：
> setwd("c:/data")
> data <- read.csv("dataset.csv")
还有许多其它导入数据的函数，比如read.table()和read.delim()等， 它们可以导入其它格式的数据文件比如说txt。这些函数之间的区别主要是默认值的不同。比如read.delim()默认列分隔符为"\t"。 下表列出了一些函数的默认值。
| 函数 | 首行是否列明 | 分隔符 | 小数点符号 |
|---|---|---|---|
| read.table() | FALSE | “” | “.” |
| read.csv() | TRUE | “,” | “.” |
| read.csv2() | TRUE | “;” | “,” |
| read.delim() | TRUE | “\t” | “.” |
| read.delim2() | TRUE | “\t” | “,” |
相应的，可以使用write.table()，write.csv()和write.csv2() 等函数将数据输出，比如下面的语句就可以在原文件中加入新的一列，所用数据集longley是R中自带的数据集，来自J. W. Longley (1967)发表在JASA上的一篇论文，包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业人数)、ArmedForces(武装力量)、Population(14岁以上人口)、Year(年份)、Employed(就业人数)七列，该语句计算失业人口与在业人口之和并形成新列，并将新数据集输出为不含列明以制表符分隔的txt文件：
> longley$add<-longley$Unemployed+longley$Employed
> write.table(longley,"longley_modified.txt", sep="\t", row.names=FALSE)
