readr.Rmd

# 读取数据 {#readr}

在学习R语言过程中，除了使用内置的数据集外，我们更多的需要导入外部数据，
比如实验观察数据、社会调研的数据等等。
在讲如何读取数据到 **R**之前，先介绍下数据科学中的项目管理。

## 数据科学中的文件管理

把项目所需的文件（代码、数据、图片等），放在一个文件夹里

### 文件夹命名

**推荐**我自己的文件夹命名习惯 (项目名+日期)，注意这里不要有**中文和空格**, 比如下面风格的就比较好 

- `homework20201014`
- `project20201014`
- `Emotional_experiment20201014` 



### 项目文件结构

```{r readr-1, out.width='50%', fig.align='left', echo=FALSE}
knitr::include_graphics("./images/Rproject.png")
```

## 读取文件

事实上，R语言提供了很多读取数据的函数。下表列出了常见文件格式的读取方法


文件格式                       |       **R** 函数 
:---------------------------   |       :----------------------
.txt                           |       `read.table()`
.csv                           |       `read.csv()` and `readr::read_csv()`
.xls and .xlsx                 |       `readxl::read_excel()` and `openxlsx::read.xlsx()`
.sav(SPSS files)               |       `haven::read_sav()` and `foreign::read.spss()`
.Rdata or rda                  |       `load()`
.rds                           |       `readRDS()` and `readr::read_rds()` 
.dta                           |       `haven::read_dta()` and `haven::read_stata()`
.sas7bdat(SAS files)           |       `haven::read_sas()`
Internet                       |       `download.file()`



## 范例


```{r readr-2, eval=FALSE, warning=FALSE}
d <- read.table(file= "./data/txt_file.txt", header = TRUE)
```


```{r readr-3, eval=FALSE, warning=FALSE}
load(file = "./data/rda_file.rda")
```


```{r readr-4, eval=FALSE, warning=FALSE}
d <- readRDS(file = "./data/rds_file.rds")
```



```{r readr-5, eval=FALSE, warning=FALSE}
library(readr)
d <- read_csv(file = "./data/csv_file.csv") 
```



```{r readr-6, eval=FALSE, warning=FALSE}
url <- "https://raw.githubusercontent.com/perlatex/R_for_Data_Science/master/demo_data/wages.csv"
d <- read_csv(url)
```


```{r readr-7, eval=FALSE, warning=FALSE}
library(readxl)
d <- read_excel("./data/vowel_data.xlsx")
```



```{r readr-8, eval=FALSE, warning=FALSE}
library(haven)
d <- read_dta("./data/cfps2010.dta")
```


## 乱码情形

```{block readr-9, type="danger"}
遇到乱码的情况，这里有个小小的提示：

- 可以先用记事本转换成"UTF-8"编码，
- 或者指定编码格式，比如`read.table(..., fileEncoding = "UTF-8")`，再试试。

```

```{r readr-10, echo = F}
# remove the objects
# rm(list=ls())
#rm(ar, df, die, dt, fac, list1, m, n, vec, x, y)
```

```{r readr-11, echo = F, message = F, warning = F, results = "hide"}
pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE)
```