R可导入键盘（利用键盘输入）、文本文件、excel、access、spss、sas等各类数据格式。
利用R中的edit()函数手动输入数据的文本编辑器：
（1）创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；
（2）针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。
函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的。若不将其赋值到一个目标，则所有修改将会全部丢失！
用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。
参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。
我习惯用readxl包的read_excel()函数进行导入：
SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。
use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子。
R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。这里我们使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函数进行导入sas数据。
Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
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)。
#b站视频——R语言入门与数据分析
#内置数据集
#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）
#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集
#R内置数据集，存储在，通过
help(package="datasets")
#通过data函数访问这些数据集
data()
#得到新窗口 前面：数据集名字 后面：内容
#包含R所有用到的数据类型，包括：向量、矩阵、列表、因子、数据框以及时间序列等
#直接输入数据集的名字就可以直接使用这些数据集
#输出一个向量
rivers
#是北美141条河流长度
#这些数据集的名字都是内置的，一般我们在给变量命名时最好不要重复
#否则数据集在当前对话中会被置换掉
#例如
rivers<-c(1,2,3)
rivers
#不过影响不大
#再使用data函数重新加载这个数据集就可以了
data("rivers")
rivers
#一些常用内置数据集
#默认介绍页面只有名字和介绍，并没有给出数据分类
#哪些是向量、矩阵、数据框等？
#查看数据集除了直接敲数据集名字显示数据之外
#还可以使用help函数查看每个数据集具体的内容
help("mtcars")
euro
#欧元汇率，长度为11，每个元素都有命名
#输出向量的属性信息
names(euro)
#将5个数据构成一个数据框
向量
state.abb #美国50个州的双字母缩写
state.area #美国50个州的面积
state.name #美国50个州的全称
因子
state.division #美国50个州的分类，9个类别
state.region #美国50个州的地理分类
#
state<-data.frame(state.name,state.abb,state.area,state.division,state.region)
state
state.x77 #美国50个州的八个指标
state.x77
VADeaths #1940年弗吉尼亚州死亡率（每千人）
volcano #某火山区的地理信息（10米×10米的网格）
WorldPhones #8个区域在7个年份的电话总数
iris3 #3种鸢尾花形态数据
#以上矩阵→适合画热图
heatmap(volcano)
#这里只是作为一个演示，还需要对这个图进行一些调整
#更复杂的数据结构
Titanic #泰坦尼克乘员统计，是一个数组
UCBAdmissions #伯克利分校1973年院系、录取和性别的频数
crimtab #3000个男性罪犯左手中指长度和身高关系
HairEyeColor #592人头发颜色、眼睛颜色和性别的频数
occupationalStatus #英国男性父子职业联系
#类矩阵
eurodist #欧洲12个城市的距离矩阵，只有下三角部分
Harman23.cor #305个女孩八个形态指标的相关系数矩阵
Harman74.cor #145个儿童24个心理指标的相关系数矩阵
#R中内置最多的数据集——数据框
cars #1920年代汽车速度对刹车距离的影响
iris #3种鸢尾花形态数据
mtcars #32辆汽车在11个指标上的数据
rock #48块石头的形态数据
sleep #两药物的催眠效果
swiss #瑞士生育率和社会经济指标
trees #树木形态指标
USArrests #美国50个州的四个犯罪率指标
women #15名女性的身高和体重
#列表
state.center #美国50个州中心的经度和纬度
#类数据框
Orange #桔子树生长数据
#时间序列数据，和数据框类似，不同的是具有时间序列的顺序，是数据分析中非常常见的格式
#能反映出变化情况以及变化的趋势等
#因此有很多专门的方法用于时间序列的数据分析
co2 #1959-1997年每月大气co2浓度（ppm）
presidents #1945-1974年每季度美国总统支持率
uspop #1790–1970美国每十年一次的人口总数（百万为单位）
#除了内置数据集之外，许多R扩展包中也内置了很多数据集
#这些数据集作为扩展包的函数使用的案例
#加载R包之后这些数据集也同样被加载进来
#例如MASS包中的Cars93数据
#包含了27个变量，是1993年93辆汽车的型号指标
install.packages("MASS")
library("MASS")
help("Cars93")
#使用data函数在参数package中等于对应R包的名字，即可列出每个R包中包含的数据集
#ex
data(package="MASS")
#显示R中所有可用的数据集
data(package=.packages(all.available = TRUE))
#不加载R包使用其中的数据集
data(Chile,package="car")
Chile
#>data(Chile,package="car")
#Warning message:
# In data(Chile, package = "car") : data set ‘Chile’ not found
#>Chile
#Error: object 'Chile' not found
install.packages("car")
library("car")
help("Chile")
