導入Excel數據至R語言的幾種方法
一、使用剪貼板，然后使用read.table函數；
首先選擇Excel中的數據源，然后復制；
在Rstudio中輸入如下腳本，回車即可；
read.table("clipboard", header = TRUE)
注：header = TRUE，表示首行為標題行，若為FALSE則標題行也算在正文第一行，結果如下；
二、將Excel另存為csv文件，然后使用read.csv函數；
打開Excel數據源，另存為example.csv文件；路徑為【C:\Users\Administrator\Desktop\example】
然后在Rstudio中輸入如下代碼，回車即可：
read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.csv", header = TRUE)
這里的header參數與使用剪貼板中的header參數用法一致，在此不在贅述；
注：在R中“\”是一個轉義字符，故需要將路徑中的“\”字符，使用“/”替代，或使用"\\"替代；
三、將Excel另存為txt文本文件，然后使用read.table函數；
打開Excel數據源，另存為example.txt文件；路徑為【C:\Users\Administrator\Desktop\example】
然后在Rstudio中輸入如下代碼，回車即可；
read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.txt", header = TRUE)
四、使用RODBC包（xls格式Excel文件）
之前使用過RODBC包連接過Postgresql，回復【postgresql】可查看相關文章；這是里同樣可以 使用RODBC中的odbcConnectExcel來創建與Excel的連接，獲取Excel中的數據；
> install.packages("RODBC")
> library(RODBC)
> conn <- odbcConnectExcel("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.xls")
> sqlTables(conn)
> sqlFetch(conn, "example")
> sqlQuery(conn, "select * from [example$]")
> odbcClose(conn)
其中example.xls中一個Excel文件（2003版本格式），example是工作薄中要讀取數據的工作表的名稱，conn是一個由odbcConnectExcel()返回的RODBC連接對象，mydataframe是返回的數據框。注：RODBC也可用於從Access導入數據，具體可以查看help(RODBC)幫助；
注：xlsx格式的Excel文件（2007、2010版）導入R語言會出錯，可用xlsx包來讀取這種格式的電子表格，腳本如下：
> install.packages("xlsx")
> library(xlsx)
> workbook <- "C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.xlsx"
> mydataframe <- real.xlsx(workbook, 1)
> mydataframe
今天介紹了幾種導入Excel中的數據至R語言中的方法，包括利用剪貼板、通過將Excel導入csv格式或txt格式的文件，以及利用RODBC包（或xlsx包）的方法；鑒於xls版本較為老舊，建議采取前三種方法導入Excel數據；
read.talbe以及read.csv及RODBC中相關函數的參數都很多，文章中只用了幾個常見的參數，其余參數均采取了默認的設置，可利用?read.talbe或help(read.table)等語法來查詢相關函數的具體幫助說明，例如使用?read.talbe語法查詢幫助；
read.table的函數參數非常多，同時也會列出相關的函數，但最常用的也就幾個，如下：
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",dec = ".", skip = 0,strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,comment.char = "#")
file，表示要讀取的文件：file可以是①絕對路徑或者相對路徑，但是一定要注意，在R中“\”是轉義符，故路徑需要寫成“/”或者“\\”； ②使用剪貼板；③使用file.choose()，彈出對話框，讓你選擇文件的位置。
header，表示數據文件中第一行是不是標題。默認為F（FALSE），認為數據文件中無標題；
sep，指定分隔符，默認是空格。quote是引號，默認是雙引號。dec是小數點的表示，默認就是一個點。skip是確定是否跳過某些行。strip.white確定是否消除空白字符。blank.lines.skip確定是否要跳過空白行。comment.char指定用於表示注釋的引導符號。
將數據快速讀入R—readr和readxl包
大 數 據 人
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Hadley Wickham 和 RStudio團隊寫了一些新的R包，這些包對於每個需要在R中讀入數據的人來說都是非常有用的。readr包提供了一些在R中讀入文本數據的函數。readxl包提供了一些在R中讀入Excel電子表格數據的函數。它們的讀取速度遠遠超過你目前正在用的一些函數。
readr包提供了若干函數在R中讀取數據。我們通常會用R中的read.table家族函數來完成我們的數據讀入任務。這里，readr包提供了許多替代函數。它們增加了額外的一些功能並且速度快很多。
首先，read_table幾乎代替了read.table。下面通過讀取一個包含400萬行的數據來比較它們的區別。點擊這里下載該數據。
注1：在演示之前簡單說下我電腦的配置：win7,64位操作系統，8G內存，CPU A6雙核。電腦配置不行，原文給出的實驗時間甩了我好幾條街。但不管怎樣，在現有的條件下效率確實提高了很多。原文用時見末尾鏈接。
注2：如果讀取中文數據出現亂碼，在編輯器設置下字符編碼為"UTF-8"
system.time(read_table("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
col_names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))
system.time(read.table("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
col.names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))這些命令看上去非常相似，但是read.table花的時間是50.62秒，而read_table完成相同的任務只花了2.76秒。這是因為read_table把數據當做是固定格式的文件，並且使用C++快速處理數據。
R中的基礎包utils也有讀取固定寬度數據的函數，下面的示例就能體現出readr的亮點：
system.time(read_fwf("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
fwf_widths(c(3,15,16,12),
col_names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP"))))
system.time(read.fwf("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
c(3,15,16,12),
col.ames=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))readr包的read_fwf函數用時3.97秒，而標准的read.fwf函數耗時1372秒。
readr包中的其它函數包括：read_csv讀取逗號分隔的數據（歐洲用的是read_csv2函數），read_tsv讀取制表符分隔數據，read_lines函數從文件中逐行讀取數據（非常適合復雜的后期處理）。它還可以讀取多種格式的日期時間列，智能的將文本數據讀取為字符串（不再需要設置strings.as.factors=FALSE）。
對於Excel格式的數據，這里有readxl包。這個包提供的函數可以讀取.xls和.xlsx格式的Excel工作表。雖然這里沒有演示read_execl函數的使用，但是它跟readr中的函數一樣都是基於C++庫的，因此讀取速度應該也很快。最重要的是，它沒有任何的外部依賴，因此你可以在任意平台上用它來讀取數據—不要求安裝了Excel。
readr包已發布在CRAN上，readxl可以從github安裝。
github地址：https://github.com/hadley/readxl