根据需求读取对应的sheet1
综合来看，openxlsx的方法简单粗暴，而且经多名骨灰级玩家证明，罕有bug出现。乃R语言和Excel读取的绝对神器。不过笔者也发现，openxlsx包仅适用于.xlsx格式文件。前期的xls格式文件可能还需要前两种方法来读取。除了以上三种方法，还有类似的包如xlsx、readxl。此处依旧强推神器openxlsx。首先，.xlsx文件存储行数大大提升，从65536行数据提升到了104万条数据。其次，它十分便捷，函数所需参数较少。当然最后的最后，它可能需要的R的版本比较的新。
用 openxlsx包 写入Excel
xlsx包不是R语言自带的包，必须额外安装xlsx包的依赖包也得安装，依赖包装好了才能加载xlsx包。
电脑：华为MateBook14
系统：Windows10
软件：1.0R语言、xlsx包
1、首先，导入R语言需要加载xlsx包，没有安装这个包的，请用下面的代码进行在线安装：
install.packages("xlsx")，选择China的任意一个镜像站点，它会自动安装其他所需的依赖包。
2、安装好xlsx包后，接下来导入存放在“C:\Users\HWT\Desktop”路径下的“test.xlsx”文件，导入这个文件的代码如下library(xlsx)
read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xlsx",sheetIndex=1)。
3、我们上面的代码只是把test.xlsx导入了R语言，并没有把它赋给R语言里的某个对象，用下面的代码把数据赋给对象Mydata:
Mydata<-read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xlsx",sheetIndex=1)。
4、那么如何查看Mydata里面的数据呢？只需要输入“Mydata”即可。
5、接下来教大家导入xls格式的数据，其实这个很简单，只要把前面代码的xlsx改为xls就可以了，
read.xlsx2(file="C:\\Users\\HWT\\Desktop\\test.xls",sheetIndex=1)。
R语言如何从外部读取数据到R中R语言可以从键盘，文本，excel，access，数据库，专业处理软件sas
一、使用键盘的输入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、读入带有分隔符文本格式的数据
data<-read.table(文件，header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多选项的
file（）gzfile（），bzfile（），等一些压缩文件以及url（http：//,ftp://,smtp://）
例子：
默认的时候，字符串会自动使用factor转化为数值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid"，stringsAsFactors=FALSE)
三、将xls文件导入到R中
（1）将xls变成csv的格式导入
（2）在Windows系统中，你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取网页并且提取信息
五、导入spss数据
library（Hmisc）
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、导入SAS数据
将sas格式的数据转换为csv格式的数据 然后用read.table()形式导入
七、导入关系型数据库的数据
R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能，另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。
（1）使用ODBC的方式导入数据
