R语言读写最灵活的文件——txt文件
R语言可以读取很多文件，其中以txt文本文件最为灵活，为什么呢，txt文件可以以任意符号作为分隔符，比如“，”，“\t”，空格，甚至“……&￥￥%￥”等任意自定义的分隔符号。
读取文件
这里先把工作空间切换到D盘下面，默认的一般是C盘的文档，我们要有分层管理文件的概念，否则我们还是一个合格的程序员吗？
setwd('D:\\')
读取文本文件主要用read.table(filePath,header = ,sep=)
filePath就是文件路径，header表示文件是否有头部，我这个文件没有头部，值就为false，sep表示文件是以什么符号作为分隔符号。
头部是什么意思呢？
有头部
没有头部
现在这里有4个文件，分别以空格，逗号，制表符，“/”作为分隔符，下面分别将其读取：
> dat <- read.table('1.txt',header = FALSE,sep = ' ')
> dat2 <- read.table('2.txt',header = FALSE,sep = ',')
> dat3 <- read.table('3.txt',header = FALSE,sep = '\t')
> dat4 <- read.table('4.txt',header = FALSE,sep = '/')
读取出来的数据都是一样的：
> dat
V1 V2 V3
1 110 210 310
2 120 300 400
> dat2
V1 V2 V3
1 110 210 310
2 120 300 400
> dat3
V1 V2 V3
1 110 210 310
2 120 300 400
> dat4
V1 V2 V3
1 110 210 310
2 120 300 400
因为第二个文件是以逗号作为分隔符，所以也是可以用read.csv()读取的，read.csv()也是一个读取文件函数，后面会讲到。
写入文件
把刚才读取的数据写入到一个新的文本文件里面，可以用write.table()，形式为：
write.table(dat,file = ,sep = ,row.names,col.names)
分别表示
- dat 被写的数据，
- file 文件名（包含路径），
- sep 分隔符，
- rownames 是否有行名(比如第一行，第二行。。)就是行名，
- col.names 是否有列名，同上；
当然了，一般行名与列名需要取有实际意义的名字，比如列名可以取（年龄、性别、成绩，这种表格相信大家应该都见过吧！）。
这里分别用" ","aaa","\t"作为分隔符，生成了3个文件。
> write.table(dat,file = '5.txt',sep = ' ')
> write.table(dat,file = '6.txt',sep = 'aaa')
> write.table(dat,file = '7.txt',sep = '\t')
当然了，你可以保存成任意你喜欢、需要的分隔符号。
R语言读取csv文件
csv文件一般是用的最多的数据文件格式，这一节主要介绍怎么读取csv文件。
这里在D盘根目录下面有一个csv文件，可以下面对其进行一些操作。
读取文件
> dat <- read.csv('D:\\1.csv',header = TRUE)
> dat
id name age score
1 0 ky 22 70
2 1 kg 23 80
3 2 kq 24 90
对于一般逗号作为分隔符的文本文件，也是可以用read.csv()读取的。
> dat2 <- read.csv('D:\\2.txt',header = FALSE)
> dat2
V1 V2 V3
1 110 210 310
2 120 300 400
这里强调一下，因为headers参数有默认参数值，有的函数headers默认值是true，有的是false，这个记不住，也不好记，我们根据文件有头部就是true，没有就false，这样就不会出错了。
写文件
写文件用write.csv(dat,file,row.names,...)
比如这里，我们把数据dat写入一个csv文件里面去：
> write.csv(dat,'D:\\csv.csv',row.names = FALSE)
打开这个新生成的文件长这样：
显然，这是符合我们的要求的。
R语言读取xlsx文件
关于R语言读取Excel文件，比较麻烦，我从来都反对直接读取xlsx文件，因为爬虫数据时，一般保存的格式都是csv文件，或者直接保存到数据库里面，没有谁会保存到Excel文件里面。不管是txt文本文件，还是csv逗号分割符文件，都是可用R自带函数读取的，即使对于一般不太大的文件，我们可以将其打开另存为csv文件，当然了，Excel对于超过100万条的数据，也不一定是100万条，这与每一行数据量多少还是有关的，我是没有见过几百万条的Excel文件的，xlsx表格文件一般是拿来做商务报表的，应该没有几百万行的数据吧！
废话不多说，这里还是介绍一下怎么读写xlsx文件吧，毕竟很多人都有强迫症，非要直接读取xlsx文件，尤其是学习数学的，意志力很坚强！
- R语言想要处理xlsx文件，需要第三方包xlsx包，而xlsx包又依赖rJava包，因为写xlsx包的这个大牛不想重复造轮子，直接调用了rJava包中的函数，而rJava包需要java环境，所以总结起来需要完成以下三步：
安装jdk提供java语言的开发和运行环境，其实只需要运行环境jre就行了； - 安装rJava包；
- 安装xlsx包
安装jdk
1、去java官网下载jdk安装包，网址：www.java.com或者www.oracle.com都是可以的，java与jdk的关系可以理解为C语言与VC++的关系，我就这样解释。有了安装包，就可以安装了，根据安装向导安装即可
2、配置java环境变量
为什么需要配置环境变量，需要让系统运行R语言需要java时能够找到java环境。
我的jdk版本是jdk1.8.0_144
比如我的jdk安装路径是：D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144\bin
右键我的电脑==>属性==>高级系统设置==>环境变量
新建系统变量（用户变量也行）JAVA_HOME=D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144
在path变量开头加入%JAVA_HOME%\bin;，记得打分号，养成习惯，这样bin目录下面的二进制java.exe可执行文件就被系统知道，win+R组合键输入cmd，进入命令行，然后输入java -version显示jdk版本，表明java环境配置成功！
安装rjava包
安装xlsx包
总结：只要java环境配置成功，安装rJava、xlsx这两个包是肯定成功的，屡试不爽，不同系统，我都整过好几次，没有出过意外的。就是这么简单。
安装好了之后，我们就可以开心的操作xlsx文件了。
导入包
这个xlsxjars包是会随着xlsx包的自动下载导入同时进行的，不用担心。
我D盘根目录下面有一个xlsx文件，把它读取一下：
第一个参数表示文件名，第二个表示要读取的SheetIndex，因为有的xlsx表可能有多个sheet表，就像这样：
据需要制定要读取第几张表，因为第二个参数就是指定表的参数，所以不需要这样写：
> dat <- read.xlsx('test.xlsx',sheetIndex = 1)
这样写的话，参数位置不需要一一对应，因为你指定了参数名称，如果省略了，就需要与默认参数位置一一对应。
写入数据：
> write.xlsx(dat,'test2.xlsx')
就在工作空间D:\下面产生了一个test2.xlsx文件，内容就是dat的数据内容。
还是打开看一下：
关于R语言读取xlsx文件，就是这么多，我是强烈不赞成直接读取的，强迫症，耗人力、耗时间、耗内存资源！
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