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文件 （.csv文件）、 制表符分隔文件 （.tsv文件）和 空格分隔文件 （.txt文件） （一）.csv文件的读取 mydata <- read.csv(file=" ", header=T, sep=",", quote="\", dec=".", fill=T, comment.char=" ") comment.char用于设置需要跳过的内容，比如需要跳过的行前面有“#”，那么设置comment.char=“#”,当然你也可以设置从中间开始读，注意，这个
函数是read.csv里面的哦！ file: 以csv结尾的文件名,由文件所在路径及其文件名构成 header：是否把第一行作为表头 sep：分隔方式，csv文件分隔读入
参数设置为"." tsv文件分隔读入参数设置为"\t" txt文件分隔为空格，不需要设置sep参数 也可以通过mydata <- read.table("D:/mydata.csv", header=T, sep=",", row.names="id")读取 （二）.tsv文件的读取 mydata <- read.table("D:/mydata.tsv", header=T, sep="\t", row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （三）.txt文件的读取 mydata <- read.table("c:/mydata.txt", header=TRUE, row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （四）以.gz结尾的压缩文件的读取 1.在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件 2.使用data.table包里的fread()函数 安装并加载data.table包 install.packages("data.table") library(data.table) 使用fread()函数读取文件，这里参数和之前的一致，唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件 mydata <- fread(‘c:/mydata.txt.gz’, header=T, row.names=’id’) （五）读取.xlsx后缀文件，也就是excel文件 1. 安装并加载openxlsx包 install.packages("openxlsx") library(openxlsx) 2.进行数据的导入 mydata <- read.xlsx( "mydata.xlsx"，rowNames=T) 其他参数可以通过? read.xlsx在R中根据需要进行添加的。
平时读取一个表格文件通常使用 read.table 函数，但当遇到上百M或上G的文件时，就读的非常慢了。
有个函数 fread() ，来自 data.table 包，可以更快地读取表格文件，速度可以快 近十倍 。
比如现在有个基因组注释文件 Homo_sapiens.GRCh37.87.gtf ，大小为1.1G，分别使用 read.table() 和 fread() 读取所用的时间分别为：
时间分别为30s 和 4s ！
而且对于很大的表格，fread()还会提供读取进度条，非常滴友好~
# R语言 读取大文件fread()
library(data.table)
visitor_sensor<-fread('data_visitor_sensor.csv',header = TRUE)
