1 数据导入导出

作为一名普通的数据分析师，我日常接触最多的数据是业务系统中的销售订单表、商品库存表、会员信息表，门店信息表，商品信息表等之类的业务表，但最初接触R时，看到的演示代码以及数据集大部分都是R包中内置的数据集，没有很明确操作数据的意义，没有代入感。在刚开始学习使用R做数据处理后，我就想使用自己的数据集来操作数据，用 R 去实现 Excel 的透视表或 sql 功能。这时就首先需要将原始数据导入 ¹ R中。

现实生活中数据来源复杂，商业环境中数据源同样具有多样性，如 SAP,不同的数据库、OA系统、EXCEL 手工文件等;我们想要统一数据做分析，就需要将不同的数据源整合导入R中。

我们从读取方式简单区分为本地文件数据、数据库数据，本章主要说明常用的 Excel 文件和csv ² 、txt 等文本文件的读写方式。关于数据库的数据的读取，可以参照后续 database 数据库章节。

相信大家随便使用搜索引擎搜索诸如“将 Excel 导入 R”的关键词都能得到一些行之有效的方法，但是不够系统全面。本章主要简述R中数据导入导出的相关 R 包，如 readxl , writexl , openxlsx , readr , vroom 等主要处理 csv 或 Excel 的 R 包。

当有其它数据格式需求的时候，那时候的你肯定已经会自行查找相关R包使用了。

在本章开始前，假定已经有一些 R 相关基础。如使用 Rstudio 查看导入的数据，R 的数据结构等有一定认识。本章节主要分为:

excel 读写

csv 等平面文件读写

由于 R 是将数据加载至内存中，故数据集大小超过内存大小将导入失败。 ↩︎

csv 即 Comma-Separated Values，逗号分隔值，分隔符也可是不是逗号。 csv 文件是一种以纯文本形式存储的表格数据,可以通过记事本打开。与 Excel 不同的是，CSV 是一种文本格式，也不受 Excel 最大行数(1048576)限制。 csv 文件也被称作平面文件，结构简单，平面文件比结构文件占用更少的空间；平面文件在数据仓库项目中广泛用于导入数据。 ↩︎

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