以下是调用数据的方法，网上也有很多类似的教程

#导入CSV TXT文件:read.table函数,数据框格式读入数据,适读取混合模式的数据,但要每列的数据类型相同

data1 <- read.table('E:/小说/R文件.txt',header = FALSE)#可以是相对/绝对路径,路径用/或\\

#header参数：默认为FALSE即数据框的变量名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为变量名

data2 <- read.csv('item.csv',sep = ',')#sep= 修改分隔符,默认为空格

#read.csv的header参数默认为true

data3 <- read.csv('item.csv',stringsAsFactors = FALSE)

#stringasfactor=false:取消默认的 将字符型数据读入时转换为factor

read.csv('item.csv',fileEncoding = 'utf-8')#直接导入可能无法识别中文

#读取大量数据时,预先分配内存,具体操作如下:

lines <- readLines('item.csv')#读取数据的行数

data4 <- read.csv('item.csv',comment.char = '')#comment.char=‘注释符’,默认为#,可修改

#默认#后面为注释内容,如果数据中没有注释,则用该函数可加快读取

#nrows:最多读取十行

data5 <- read.csv('item',comment.char = '',nrows = 10)

#skip：指定从文件开头跳过的行数(不包括header)

data6 <- read.csv('item',comment.char = '',nrows = 10,skip=2)

install.packages("readxl")

library(readxl)#使R能够读取Excel文件,例:

dat <- read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/转化科研/2017年影响因子+投稿大致.xlsx')

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R内置的数据集dataset