R语言编程入门之三：输入与输出

　　如同ATM机一样，你首先得输入银行卡，才能输出得到钞票。数据分析也是如此，输入输出数据在分析工作中有重要的地位。下面对R语言中一些重要的输入输出函数进行小结，而其它的函数请参考官方指南。

1 读取键盘输入
　　如果只有很少的数据量，你可以直接用变量赋值输入数据。若要用交互方式则可以使用readline()函数输入单个数据，但要注意其默认输入格为字符型。scan()函数中如果不加参数则也可以用来手动输入数据。如果加上文件名则是从文件中读取数据。

2 读取表格文件
　　读取本地表格文件的主要函数是read.table()，其中的file参数设定了文件路径，注意路径中斜杠的正确用法（如"C:/data/sample.txt"），header参数设定是否带有表头。sep参数设定了列之间的间隔方式。该函数读取数据后将存为data.frame格式，而且所有的字符将被转为因子格式，如果你不想这么做需要记得将参数stringsAsFactors设为FALSE。与之类似的函数是read.csv()专门用来读取csv格式。

　　如果是想抓去网页上的某个表格，那么可以使用XML包中的readHTMLTable()函数。例如我们想获得google统计的访问最多的1000名网站数据，则可以象下面这样做。

url <- 'http://www.google.com/adplanner/static/top1000/'
data <- readHTMLTable(url)
names(data)
head(data[[2]])

3 读取文本文件
　　有时候需要读取的数据存放在非结构化的文本文件中，例如电子邮件数据或微博数据。这种情况下只能依靠readLines()函数，将文档转为以行为单位存放的list格式。例如我们希望读取wikipedia的主页html文件的前十行。

data <- readLines('http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page',n=10)

另外，scan()也有丰富的参数用来读取非结构化文档。

4 批量读取本地文件
　　在批量读取文档时一般先将其存放在某一个目录下。先用dir()函数获取目录中的文件名，然后用paste()将路径合成，最后用循环或向量化方法处理文档。例如：

doc.names <- dir("path")
doc.path <- sapply(doc.names,function(names) paste(path,names,sep='/'))
doc <- sapply(doc.path, function(doc) readLines(doc))

5 写入文件
　　write.table()与write.csv()函数可以很方便的写入表格型数据文档，而cat()函数除了可以在屏幕上输出之外，也能够输出成文件。

　　另外若要与MySQL数据库交换数据，则可以使用RMySLQ包。