无论它是本地的还是来自Web的，都有几种方法可以将数据放入R中进行进一步的工作。
一旦你安装和配置R键自己的喜好，它的时候开始用它来处理数据。是的，你可以直接键入您的数据为R的交互式控制台。但是，对于任何一种严肃的工作，你更可能是很多已经有数据文件中的某个地方，在本地或网络上。这里有几种方式来获取数据为R为进一步开展工作。
[这个故事是计算机世界“新手指南R.”的一部分要从头开始读，看看引进;有一些网页，该系列中的其他部分的链接。]
样本数据
如果你只是想用一些测试数据玩，看他们如何加载和可以运行哪些基本功能，R的默认安装自带的几个数据集。类型：
数据（）
进入R控制台，您将获得预加载数据集的列表。并不是所有的命令都有用(两只海狸的体温序列?)，但是这些确实给了你一个尝试分析和绘制命令的机会。一些在线教程使用这些示例集。
一个不太深奥的数据集是mtcars，关于来自汽车发展趋势的各种汽车模型的数据。（我不知道从数据来自哪一年，但考虑到有条目的飒爽除尘器360，我猜他们不是非常近;还有，它比海狸是否有发烧更引人注目一点。）
如果你在控制台输入数据集的名称，你会得到整个数据集的打印输出，像这样:
mtcars
检查数据集有更好的方法，我将在本系列的后面讨论这些方法。而且，R确实有一个print()函数，可以打印更多选项，但是R初学者似乎很少使用它。
现有的本地数据
R具有一个专用于读出用逗号分隔的文件的功能。要导入一个名为本地CSV文件FILENAME.TXT和存储数据到一个R变量命名MYDATA，语法是：
mydata < - read.csv(“filename.txt”)
(旁白:什么是<-你希望看到等号的地方?它是R赋值运算符。我说R的语法有点古怪。关于这一点的更多内容将在关于R语法怪癖的一节中介绍。)
如果您想知道用这个命令创建的是什么类型的对象，那么mydata是一种非常方便的数据类型，称为数据框架——基本上是一个数据表。数据框架由行和列组织，类似于电子表格或数据库表。
该read.csv函数假定你的文件有标题行，所以第1行是每列的名称。如果不是的话，你可以添加标题= FALSE的命令：
mydata < - read.csv(“文件名。txt”,头= FALSE)
在这种情况下，R将读取的第一行作为数据，而不是列标题（和受让人默认列标题名称以后可以进行更改）。
如果您的数据使用另一个字符来分隔字段，而不是使用逗号，那么R也具有更通用的读法。表函数。所以，如果你的分隔符是一个标签，这可以工作:
mydata < - read.table(“文件名。txt”,9 = " \ t”,头= TRUE)
上面的命令还表明文件中有一个header=TRUE的头行。
如果您的分隔符是一个字符，比如|，那么您可以将命令的分隔符部分更改为sep="|"
类别或值？由于R的根是一种统计工具，所以当您导入非数字数据时，R可能会假设字符串是统计因素——比如“差”、“平均”和“好”——或者“成功”和“失败”。
但是你的文本列可能无法类别要组和措施，只是公司或员工的名字。如果你不想被作为因素读你的文字数据，请FALSE添加stringsAsFactor =函数read.table到，像这样：
mydata < - read.table(“文件名。txt"， sep="\t"， header=TRUE, stringsAsFactor=FALSE)
如果你愿意，R允许你在命令行中使用一系列菜单点击加载数据，而不是“读”数据，只是描述。要做到这一点，去RStudio的右上窗口的工作空间选项卡，找到菜单选项“导入数据集”，然后选择一个本地文本文件或URL。
由于通过单击菜单导入数据，RStudio从单击菜单生成的R命令将出现在控制台中。如果您正在使用该命令进行重要的分析工作，那么您可能希望将该数据读取命令保存到脚本文件中，以便其他人(或者您)能够重现该工作。
下面这段3分钟的YouTube视频是由加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计专业的研究生迈尔斯·陈(Miles Chen)录制的，视频展示了RStudio的点按数据导入。
加州大学洛杉矶分校统计专业的研究生Miles Chen展示了一个RStudio点按数据导入。
复制数据片段
如果表中已经有一小部分数据——比如电子表格或Web HTML表——您可以control-C将这些数据复制到Windows剪贴板并导入到R中。
下面的命令处理由标签分隔的标题行剪贴板数据，并将数据存储在数据框(x)中:
x < -阅读。表(file =" clipboard"， sep="\t"， header=TRUE)
你可以阅读更多有关在使用Windows剪贴板中的R假人网站。
在Mac上，管（“pbpaste”）函数将访问数据您复制使用命令C，所以这也将这样做相当于以前的Windows命令：
x <- read.table(管道("pbpaste")， sep="\t")
其他格式
有R包可以从Excel、SPSS、SAS、Stata和各种关系数据库中读取文件。我不关心Excel软件包;它需要Java和Perl，通常我宁愿将电子表格导出到CSV，希望不会遇到微软的特殊字符问题。有关其他格式的更多信息，见UCLA的如何将数据输入到R其中讨论了外国附加软件包导入其他几个统计软件的文件类型。
如果您想尝试与R与数据库连接，有几个专用的软件包，如RPostgreSQL，RMySQL，RMongo，RSQLite和RODBC。
（您可以在CRAN网站上可以看到可用R包的完整列表。）
远程数据
从Web访问文件时，read.csv()和read.table()的工作原理与访问本地数据时基本相同。
你想要谷歌电子表格数据在R?您不必像使用CSV那样将电子表格下载到本地系统。相反，在您的谷歌电子表格中——正确地格式化为只有一行作为标题，每行只有一行数据——选择文件> Publish to the Web。(这将使数据公开，尽管只对拥有或偶然发现正确URL的人。小心这个过程，特别是敏感数据。)
选择与您的数据表，然后单击“开始发布”。您应该看到的选项来获得一个链接到已发布的数据框。改变从网页到CSV格式类型和复制的链接。现在你可以用一个命令，如读取这些数据为R：
mydata < - read.csv(“http://bit.ly/10ER84j”)
命令结构是在Web上的任何文件一样。例如，皮尤研究中心关于移动购物数据可作为下载一个CSV文件。你可以存储在这样的变量称为pew_data数据：
pew_data < - read.csv(“http://bit.ly/11I3iuU”)
首先确保下载的文件是r友好的格式是很重要的:换句话说，它最多只有一个头行，后面的每一行都相当于一个数据记录。即使是格式良好的政府数据也可能包含许多后面跟着脚注的空白行——如果您计划对文件运行统计分析函数，那么这不是您希望在R数据表中看到的。
帮助与外部数据
[R爱好者创造的附加软件包，以帮助其他用户下载的数据为R以最简单的。
例如，财务分析软件Quantmod，通过定量软件分析师Jeffrey瑞安开发的，可以很容易地不仅拉和分析股票价格，但绘制它们。
您只需要四行简短的代码就可以安装Quantmod包、加载它、检索公司的股票价格，然后使用条形图函数绘制它们。输入并运行以下在您的R编辑器窗口或控制台的苹果数据:
install.packages(“quantmod”)
库（ 'quantmod'）
getSymbols(“公司”)
BARCHART（AAPL）
想看看刚刚过去的几个星期？您可以使用这样的命令：
条形图(AAPL，子集='最近14天')
ChartSeries中（Apple，子集= '过去14天'）
或抓住一个特定的日期范围是这样的：
柱形图表(apple [' 2013-04-01:: 2013-04-12 '])
Quantmod是一个非常强大的财务分析软件包，你可以在Quantmod网站。
有许多其他的包，其中R接口的数据源，如推特用于分析Twitter数据;Quandl和rdatamarket分别在Quandl和data Market访问数百万个数据集;和一些谷歌分析，包括rga，RGoogleAnalytics和ganalytics。
寻找要拉入R的特定类型的数据，但不知道在哪里找到它?你可以尝试搜索Quandl和Datamarket，其中数据可以作为R格式，甚至无需安装上述站点特定的软件包下载。
删除不需要的数据
如果你有变量x完成，并希望从工作区中删除，请使用rm（）remove函数：
rm (x)
保存您的数据
一旦您读取了数据并按照您想要的方式设置了对象，您就可以通过几种方式保存您的工作。将命令存储在脚本文件中是一个好主意，这样您就可以在需要时重复您的工作。
如何最好地保存您的命令?您可以首先在RStudio脚本编辑器(左上角窗口)中输入它们，而不是直接在交互式控制台中，这样您就可以在完成时保存脚本文件。如果你还没有这样做过，你可以在右上方窗口的history选项卡中找到你输入的所有命令的历史记录;选择你想要的，然后点击“to source”菜单选项，将它们复制到脚本窗口中的文件中保存。
您还可以保存您的整个工作区。当你R中的时候，使用的功能：
保存图片（）
它将您的工作空间存储到一个默认名为. rdata的文件中。这将确保您不会丢失所有的工作在电源故障或系统重新启动时，您已经离开。
当您关闭R时，它会询问您是否要保存您的工作区。如果您选择yes，那么下一次启动R时，该工作区将被加载。保存的文件也将命名为. rdata。如果在不同的目录中有不同的项目，每个项目都可以有自己的. rdata工作区文件。
你也可以保存一个单独的R对象，以备以后使用save函数加载:
保存(variablename文件=“filename.rda”)
在任何时间重新加载它：
加载（ “filename.rda”）
下一个:在R中进行基本数据分析的简单方法。
本文，R的初学者指南:把你的数据放入R，最初发表于Computerworld.com。
沙龙Machlis是计算机世界的在线执行编辑。她的电子邮件地址是smachlis@computerworld.com。你可以在推特上关注她@ sharon000， 上脸谱网， 上Google +或订阅她的RSS频道:文章;和博客。
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这个故事，“R的初学者指南:把你的数据放入R”最初是由计算机世界 。