但是如果数据量较大（超过 10 列或超过 30 行）我叫mt4官网实践上，R 中有豪爽的内置数据集可用于明白和实验，咱们也可能正在R 中创修模仿特定分散的数据。而正在实践作事中，数据明白者更众岁月面临的是来自众种数据源的外部数据，即形形色色扩展名的数据文献，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。区别扩展名的文献代外区别的文献体式，这不时会给明白者带来困扰。

　　R 中的内置数据集存正在于各个包中，此中根基包datasets里唯有数据集，没有函数。这个包供给了近 100 个数据集，涵盖医学、自然、社会学等各个范围。

　　假使思要挪用某个数据集，可能操纵data( )函数。运转下面的敕令，R 会加载数据集 iris 到作事空间。

　　除了 datasets 包，R 中许众其他的包也带少睹据集。假使不是运转 R 后自愿加载的根基包，咱们必要装置和加载这些包自此技能操纵此中的数据。下面以 MASS 包里的数据集 bacteria 为例诠释数据的挪用进程：

　　R 供给了一系列可能用于数值模仿的函数。这些函数以r动手，常用的有：rnorm( )、runif( )、rbinom( )和 rpois( ) 等。比如：

　　假使数据来历是一个用 Windows 记事本或其他纯文本编辑器所创修的 ASCII 体式文献，咱们可能操纵函数read.table( )读取此中的数据，返回的是一个数据框。

　　比如，假设创修的数据框 patients 的数据文献patients.txt存放于而今作事目次下，咱们可能操纵下面的敕令读取该数据：

　　正在电子外格和数据库运用中通常会天生带隔离符的文本文献，此中.csv 文献是用逗号隔离取值（Comma Separated Values）。函数read.csv( )是函数 read.table( ) 的一个变体，专用于读取 .csv 文献。

　　读取电子外格数据有许众种式样，此中最粗略的式样是正在 Excel 中将数据文献另存为一个逗号隔离（.csv）文献，然后用上述读取.csv 文献的法子将其读入R。还可能借助第三方包（比如 openxlsx 包、readxl 包和 gdata 包）直接读取 xlsx 或 xls 体式的数据文献。

　　有时咱们必要读取其他统计软件发作的数据，如 SPSS、SAS、Stata、Minitab 等。一种法子是从其他统计软件将数据输出为文本文献，然后操纵函数 read.table( ) 或 read.csv( ) 将数据读入 R。另一种法子是借助扩展包，好比 foreign 包，该包的首要功效即是读写其他统计软件的数据。

　　假设数据文献patients.sav存放于而今作事目次下，咱们可能操纵下面的敕令将该数据集读入 R：

　　用 foreign 包导入SAS、Stata 等软件的数据文献的进程与上面肖似，的确请查阅文档。

　　正在 R 中可能直接输入数据，然而假使数据量较大（胜过 10 列或胜过 30 行），正在 R 里录入数据并不是一个最佳拣选。咱们可能拣选电子外格软件录入小周围的数据，好比 Excel。

　　然而假使数据量很大，操纵电子外格软件手工录入数据的犯错概率也较大。这时，特意为数据录入而打算的步骤软件更为合意，好比免费的软件 EpiData。该软件不光可能简单地修树数据录入的牵制条目，好比边界检验、自愿换行等，还可能对每个变量和变量值增加标签。

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