数据导入

read.table 是R语言中的数据读取函数，可以读取多种形式的表格。
以下是其默认的参数设置，这次文章先记下我个人常用的参数吧。

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
           dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
           row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
           na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
           skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
           strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
           comment.char = "#",
           allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
           stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
           fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)

file ： 是读入的文件，可以是绝对路径，也可以通过setwd()改变目录后的文件名称。
header ： 逻辑判断参数，为True时，将第一行认为是列名。
sep ： 识别列与列之间分隔的字符形式通过此参数设置。有时候文件中的空格有可能会是制表符（\t），所以要分清楚列之间分隔的字符形式。
comment.char ：默认情况下，read.table 用 # 作为注释标识字符。如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。只含有空白和注释的行被当作空白行。如果确认数据文件中没有注释内容，用 comment.char = “” 会比较安全 ，也会让读入速度增加。
row.names ：可输入向量作为行名。想要使用第一列作为行名时，输入row.names = x[,1]
colClasses ：可以输入一组向量改变读入数据中列的类型，如果要指定改名某列变量，要指明列的名称，例如colClasses = c('x' = 'character') 即可。

> a <- read.table("c27-ha_go_bp.txt", sep = "\t", header = T)
> str(a)
'data.frame':   233 obs. of  8 variables:
 $ GO.biological.process.complete: Factor w/ 233 levels "adaptive immune response (GO:0002250)",..: 13 19 55 33 52 164 136 88 120 85 ...
 $ Homo.sapiens...REFLIST..20996.: int  1315 959 538 7634 482 7492 7841 678 6985 8389 ...
 $ upload_1..1992.               : int  244 196 1 934 0 917 950 152 861 997 ...
 $ upload_1..expected.           : num  124.8 91 51 724.3 45.7 ...
 $ upload_1..over.under.         : Factor w/ 2 levels "-","+": 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 ...
 $ upload_1..fold.Enrichment.    : Factor w/ 135 levels " < 0.01","0.02",..: 71 80 2 31 1 31 30 95 32 27 ...
 $ upload_1..raw.P.value.        : num  1.37e-20 1.64e-20 3.55e-20 4.85e-20 1.15e-19 ...
 $ upload_1..FDR.                : num  2.17e-16 1.29e-16 1.87e-16 1.92e-16 3.64e-16 ...

#将特定列的因子类型改为字符型
> a <- read.table("c27-ha_go_bp.txt", sep = "\t", header = T,
+                 colClasses = c("upload_1..over.under." = "character") 
+                 )
> str(a)
'data.frame':   233 obs. of  8 variables:
 $ GO.biological.process.complete: Factor w/ 233 levels "adaptive immune response (GO:0002250)",..: 13 19 55 33 52 164 136 88 120 85 ...
 $ Homo.sapiens...REFLIST..20996.: int  1315 959 538 7634 482 7492 7841 678 6985 8389 ...
 $ upload_1..1992.               : int  244 196 1 934 0 917 950 152 861 997 ...
 $ upload_1..expected.           : num  124.8 91 51 724.3 45.7 ...
 $ upload_1..over.under.         : chr  "+" "+" "-" "+" ...
 $ upload_1..fold.Enrichment.    : Factor w/ 135 levels " < 0.01","0.02",..: 71 80 2 31 1 31 30 95 32 27 ...
 $ upload_1..raw.P.value.        : num  1.37e-20 1.64e-20 3.55e-20 4.85e-20 1.15e-19 ...
 $ upload_1..FDR.                : num  2.17e-16 1.29e-16 1.87e-16 1.92e-16 3.64e-16 ...

Excel数据的导入

1.准备好Excel中的数据
2.将其保存到制表符分割的ASCII文件中，一般是“文本文件（制表符分隔）”
3.使用read.table函数读入R中

数据导出

在 R中处理完数据后，一般我们都要将其导出作进一步分析，或是给其他人。因此将数据框导出到excel会是较好的选择。

write.csv(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ",
            eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,
            col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),
            fileEncoding = "")

write.csv() 将数据框导出为csv格式
row.names ,col.names ：都是两个逻辑判断参数，若为TRUE导出的数据首行/首列为行名/列名。

完。