read.table()函数是R最基本函数之一，主要用来读取矩形表格数据。
各参数的说明如下：
（1）file
file是一个带分隔符的ASCII文本文件。
（2）header
一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。
如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。
（3）sep
分开数据的分隔符。默认sep=""。
read.table()函数可以将1个或多个空格、tab制表符、换行符或回车符作为分隔符。
（4）quote
用于对有特殊字符的字符串划定接线的字符串，默认值是TRUE(")或单引号。（`）
（5）dec
decimal用于指明数据文件中小数的小数点。
（6）numerals
字符串类型。用于指定文件中的数字转换为双精度数据时丢失精度的情况下如何进行转换。
（7） row.names
保存行名的向量。可以使用此参数以 向量的形式 给出每行的实际行名。或者要读取的表中 包含行名称的列序号 或 列名字符串 。
在数据文件中有行头且首行的字段名比数据列少一个的情况下，数据文件中第1列将被视为行名称。除此情况外，在没有给定row.names参数时，读取的行名将会自动编号。
可以使用row.names = NULL强制行进行编号。
（8） col.names
指定列名的向量。缺省情况下是又"V"加上列序构成，即V1,V2,V3......
Tip:
rownames、colnames是base包中的行名、列名函数；
而row.names、col.names是read.table函数中的行名、参数
（9）as.is
该参数用于确定read.table()函数读取字符型数据时是否转换为因子型变量。当其取值为FALSE时，该函数将把字符型数据转换为因子型数据，取值为TRUE时，仍将其保留为字符型数据。其取值可以是逻辑值向量（必要时可以循环赋值），数值型向量或字符型向量，以控制哪些列不被转换为因子。
注意：可以通过设置参数 colClasses = "character"来阻止所有列转换为因子，包括数值型的列。
（10）na.strings
可选的用于表示缺失值的字符向量。
na.strings=c("-9","?")把-9和？值在读取数据时候转换成NA
（11）colClasses
用于指定列所属类的字符串向量。
（12）nrows
整型数。用于指定从文件中读取的最大行数。负数或其它无效值将会被忽略。
（13）skip
整型数。读取数据时忽略的行数。
（14）check.names
逻辑值。该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。
（15）fill
逻辑值。在没有忽略空白行的情况下（即blank.lines.skip=FLASE），且fill设置为TRUE时，如果数据文件中某行的数据少于其他行，则自动添加空白域。
（16）strip.white
逻辑值，默认为FALSE。此参数只在指定了sep参数时有效。当此参数设置为TRUE时，数据文件中没有包围的字符串域的前边和后边的空格将会被去掉。
（17）blank.lines.skip
逻辑值，此参数值设置为TRUE时，数据文件中的空白行将被忽略。默认值为TRUE。
（18）comment.char
字符型。包含单个字符或空字符的向量。代表注释字符的开始字符。可以使用""关闭注释。
（19）allowEscapes
逻辑值。类似“\n”这种C风格的转义符。如果这种转义符并不是包含在字符串中，该函数可能解释为字段分隔符。
（20）flush
逻辑值。默认值为FALSE。当该参数值设置为TRUE时，则该函数读取完指定列数后将转到下一行。这允许用户在最后一个字段后面添加注释。
（21） stringsAsFactors
逻辑值，标记处字符向量是否需要转化为因子，默认是TRUE。
（22）fileEncoding
字符串类型，指定文件的编码方式。如果指定了该参数，则文本数据按照指定的格式重新编码。
（23）encoding
假定输入字符串的编码方式。
（24）text
字符串类型。当未提供file参数时，则函数可以通过一个文本链接从text中读取数据。
（25）skipNul
逻辑值。是否忽略空值。默认为FALSE。
参考资料1： R语言中read.table()函数用法详解 - 翔宇亭IT乐园
1、r语言读取txt文件的方法：首先根据下图图片中的命令代码进行输入
2、然后这样就可以读取txt文件了，结果图如下：
3、R读取csv文件的方法：在读取csv文件时，分割符为“，”；可以根据下方的代码进行编辑。
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
4、如果想要读取Excel表格数据的话，可以使用下方的方法来实现。
xls2csv(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2tab(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2tsv(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ..., perl="perl")
xls2sep(xls, sheet=1, verbose=FALSE, blank.lines.skip=TRUE, ...,
method=c("csv","tsv","tab"), perl="perl")
杀杀
记录一些R语言读入数据的方法还有可能遇到的问题~
读入数据时，需要先了解数据文件的类型（也就是看后缀）。一般就能够知道数据的类型和分隔符等信息。
另外，如果能够用excel预览一下数据的话，可以先看看数据是否有行列名。有些数据会有两列的行名，如基因名-基因id-表达值······，特殊的数据需要额外的处理。
还需要注意一下matrix和data.frame的数据结构，matrix中只能有一种数据类型，这意味着如果在读入数据时不进行合适的处理，R会将数值强行读成字符型，造成读数据的错误。
当用excel存储过之后，再用R处理时，会提示你行名重复，其实根本没有重复。因此建议不要用excel保存这种数据，一定要编辑可以使用notepad++或者ultra edit等软件。
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read.xx的函数是R的内置函数，可以直接读取，并且设置一些参数
这些函数读取后都默认为data.frame，如果需要矩阵请使用as.matrix转换。
一定要赋值，不然R语言会把大大的矩阵print出来。
如果是没怎么见过的类型：
这个函数会自动识别你的分隔符，并且把第一行设为列名，但是没办法指定行名，需要读入以后自己设置
跟read.delim类似，可以读各种类型的文件以及非常大的文件：
读取后默认是一种data.table的数据类型，需要通过as.matrix/as.data.frame转换后使用。
像perl语言一样，逐行读取数据具有很大的优势
（万一文件超多行对吧）对于那种几个G的文件，全部读进来可能会导致你的电脑死机，所以我们可以先读几百行进来看看，或者分批读取，这样不会占用电脑太大内存，读取方法和上文的一次性读入有所不同-随便找个文件举例：
接下来继续读入数据，比如说我现在想读4行，因为文件是txt类型，所以分隔设为\t
第一种：把excel中所有sheet的表格读入为data.frame，并分别命名为每个sheet的名称
---请忽略硬核打码
第二种：把excel中所有sheet的表格读入为矩阵，并放进一个list中
R语言批量读文件
批量读excel的xlsx文件原理是和读其它文件一样的。
学到了新的会持续更新哟~
