read.table（“文件名”，sep=“分割符号”，header=T第一行做列名rownames=1第一列为行名)
注意：csv分隔符为，txt分隔符为\t
write.table("文件名"，数据框，sep=“分隔符”,row.names=TRUE, col.names=NA)
解释：将b数据框导出为BMI.txt或BMI.csv
注意：最后row.names=TRUE, col.names=NA是为了输出数据框不错位
数据框$列名
解释提取test数据框中的height一列数据
解释：根据gender进行分组，检验组间height，数据来自数据框test
1、分析数据表：通过浏览“入库明细”表，我们可能看到入库明细表中，作为提取记录的条件零件号在A列。需要提取的记录，入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。为DC000496ZL的记录有5条（截图中的4条是指上面有4条）。
2、列出提取条件及项目：在sheet1中，将A列放置提取条件（即零件号）。在B、C、D、E列分别写上提取项目名称：入库日期、入库单号、最后生产批号、入库前库存数。
3、写公式：在最后入库日期项目下B2中输入公式：=MAX((入库明细!$A$2:$A$26=$A2)*(入库明细!$H$2:$H$26))，这是一个数组公式，请用三键确认（ctrl+shift+enter)。
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数据框(data.frame)是R中最常处理的数据结构。
函数：data.frame(col1,col2,col3,....,row.name=NULL, check.rows = FALSE, check.names=TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())
其中的列向量col1, col2, col3,...可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型)，每一列的名称可由函数names指定；
row.name用于指定各行（样本）的名称，默认没有名称，使用从1开始自增的序列来标识每一行；
check.rows用于用来检查行的名称和数量是否一致，默认为FALSE；
check.names来检查变量（列）的名称是否唯一且符合语法，默认为TRUE；
stringsAsFactors用来描述是否将字符型向量自动转换为因子，默认转换，若不改变的话使用stringsAsFactors = FALSE来指定即可。
每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。
先构建向量，再组成数据框。
直接用data.frame函数构建数据框。
R语言的下标索引是从1开始的，且下标索引为负数的话表示删除某个元素。
[] 可进行索引，括号内对应的是[行下标, 列下标]。
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "four"
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "four"
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "one" "two" "three"
attach、detach和with()
函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。
函数detach()将数据框从搜索路径中移除。
函数attach()和detach()最好在你分析一个单独的数据框，并且不太可能有多个同名对象时使用。
with()就是把所有操作都限制在数据框上。
The following objects are masked by .GlobalEnv:
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "n1" "n2" "n3" "n4" "n5" "n6" "n7" "n8"
[1] 8
[1] 3
[1] 8
[1] "name""values" "values2"
[1] "r1" "r2" "r3" "r4" "r5" "r6" "r7" "r8"
[1] 8 3
[1] "data.frame"
[1] "numeric"
[1] "character"
Length:8 Min. :1.00 Min. :1.00
Class :character 1st Qu.:2.75 1st Qu.:2.75
Mode :character Median :4.50 Median :4.50
Mean :4.50 Mean :4.50
3rd Qu.:6.25 3rd Qu.:6.25
Max. :8.00 Max. :8.00
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
