文章和代码曾经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。

1. 导出数据

因为 R 次要用于数据分析，导入文件比导出文件更罕用，但有时咱们也须要将数据或剖析后果导出。函数 write.table( ) 和 write.csv( ) 能够别离将数据导出到一个 .txt 文件和 .csv 文件。

此外，函数 save( ) 能够将工作空间中的指定对象保留为以 .rdata 为扩展名的 R 数据文件。例如：

ID <- 1:5sex <- c("male", "female", "male", "female", "male")age <- c(25, 34, 38, 28, 52)pain <- c(1, 3, 2, 2, 3)      pain.f <- factor(pain, levels = 1:3, labels = c("mild", "medium", "severe"))   patients <- data.frame(ID, sex, age, pain.f)save(patients, file = "patients.rdata")# 导入数据load("patients.rdata")

rdata 格式文件占用空间小，用 R 读入速度很快。因而，倡议用户在导入其余格局的数据并整顿好后，将其保留为 rdata 格局。要导入这种格局的数据，只需调用 load( ) 函数。

2.用 rio 包导入和导出数据

R 中的 rio 包以提供一个相似万能工具的包为指标，用对立的 import( ) 函数和 export( ) 函数简化了用户导入和导出数据的工作。此外，该包里的 convert( ) 函数能够实现不同文件格式之间的转换。rio 包反对多种文件格式，包含 SAS、SPSS、Stata、Excel、MATLAB、Minitab 等其他软件中应用的数据文件格式。

上面以 datasets 包外面的数据集 infert 为例介绍 rio 包的几个罕用性能。

当你在本地加载 rio 包时，如果 R 提醒有些倡议装置的包没有装置，能够运行 install_formats( ) 命令进行装置。
library(rio)data("infert")str(infert)# 'data.frame':    248 obs. of  8 variables:# $ education     : Factor w/ 3 levels "0-5yrs","6-11yrs",..: 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 ...# $ age           : num  26 42 39 34 35 36 23 32 21 28 ...# $ parity        : num  6 1 6 4 3 4 1 2 1 2 ...# $ induced       : num  1 1 2 2 1 2 0 0 0 0 ...# $ case          : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...# $ spontaneous   : num  2 0 0 0 1 1 0 0 1 0 ...# $ stratum       : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...# $ pooled.stratum: num  3 1 4 2 32 36 6 22 5 19 ...

函数 str( ) 罕用于查看数据集的大小（观测的记录数及变量个数），以及各个变量的类型。从下面的输入能够看出，infert 是一个蕴含 248 个观测记录、每个记录有 8 个变量的数据框。

运行上面的命令将此数据框导出为 .csv 文件：

export(infert, "infert.csv")

在当前工作目录中能够找到方才导出的名为 infert.csv 的数据文件。运行上面的命令将该文件从 .csv 文件转换成 .sav 文件：

convert("infert.csv", "infert.sav")

而后用函数 import( ) 把下面生成的 .sav 文件导入 R 中，并命名为 infert.data：

infert.data <- import("infert.sav")

比拟原始的 infert 数据集和导入的 infert.data 数据集，除了第一个变量 education 的类型不一样，其余没有差异。在 R 中，as 系列函数能够用于实现变量类型的转换。

例如，这里将数据框 infert.data 中的字符型变量 education 转换为因子：

infert.data$education <- as.factor(infert.data$education)str(infert.data$education)# Factor w/ 3 levels "0-5 yrs","12+ yrs",..: 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 ...