⑴ r语言怎么把values展开来看
1、数据的获取
1.1从excel中读取数据
需要加载包，通常有两种包
library(readxl)
library(readxl) # 读取数据,返回值是data.frame() mydata <- read_xlsx("D:/test/testdata.xlsx",sheet = 1) print(mydata$ID) class(mydata)
library(openxlsx)
library(openxlsx) mydata <- read.xlsx("D:/test/testdata.xlsx",sheet = 1)
1.2从CSV文件中获取
什么是CSV文件 ？：Comma-Separated Values，中文叫，逗号分隔值或者字符分割值，其文件 以纯文本的形式存储表格数据 。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分割。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或者字符串。所有的记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。
个人更加偏好csv格式的文件。
用文本文件、excel等软件都可以打开CSV文件。
读取csv中的数据
# 默认采用了逗号作为分隔符 data <- read.csv('D:\\test\\testdata1.csv',header = TRUE) class(data)
如果想用别的自定义符号做分隔符，则使用read.table()
⑵ R语言怎么读取CSV文件
读取csv文件很简单的
table <- read.csv("文件", sep=",", header="T")
"文件"就是你的csv文档所在位置；
sep分隔符，csv都是逗号分隔；
header是否含表头，是=T，否=F；
读进去之后table就是你的csv数据了。
⑶ 在r中如何读取csv文件
用read.table就可以了。
test<-read.table("C:/Users/admin/Desktop/test.csv")
⑷ R语言怎么读取CSV文件
读取csv文件很简单的
table <- read.csv("文件", sep=",", header="T")
"文件"就是你的csv文档所在位置；
sep分隔符，csv都是逗号分隔；
header是否含表头，是=T，否=F；
读进去之后table就是你的csv数据了。
⑸ R语言文件读取
参考文章地址（https://zhuanlan.hu.com/p/120422644）
逗号分隔文件 （.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。
⑹ 如何用R读取数据
在R语言里面，有很多读取数据的方法。R能读文本文件，csv格式文件，通过RODBC包读取数据库数据等等。下面我介绍几种最基本的读取数据的方法！
工具/原料
RStudio
方法
不管是读取数据还是写入，R都是在工作路径中完成的。所以首先我们要知道我们的R所在的工作路径是在哪里。使用getwd()函数来获取我们的工作路径。
下面查看工作路径里面有哪些文件，使用dir()函数
如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中，有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中，第二种方法就是更改工作路径。更改工作路径使用setwd()函数。比如你想要把工作路径设置成桌面
现在我读取我工作路径中，名字为hw1_data.csv的文件。使用read.csv()函数
也可以使用read.table()函数来读取csv格式的文件。由于csv文件的分隔符是“，”所以我们在用read.table()函数的时候，sep参数，我们要设定为sep=“，”
发现read.table()读出来的数据，列名并不是我们文件中的列名，而是V1，V2。。。我们需要加上header这个参数来修改这个问题
另外在read.table()函数族中还有很多参数，对我们读取数据都有帮助，大家可以去了解下。使用？read.table()进行了解
⑺ r语言读取csv文件为什么报错
是因为将excel文件另存为csv文件造成的，解决办法如下：
1、使用R语言（RStudio）运行read.csv()读取数据，发现代码运行出错。
2、输入View(x)却发现数据的左上角第一个数字出错有乱码，这才导致NAnotpermittedinpredictors。
3、可以使用matlab迂回的办法解决，首先在matlab中新建一个空矩阵，将数据复制到（读取到）此矩阵中。
4、然后，使用csvwrite(实验数据2.csv，A)；将此数据再次输出（注意路径）。
5、接着再次读入R语言中，展开数据，数据报错问题就解决了。