1、不管是讀取數據還是寫入，R都是在工作路徑中完成的。所以首先我們要知道我們的R所在的工作路徑是在哪里。使用getwd()函數來獲取我們的工作路徑。

2、下面查看工作路徑里面有哪些文件，使用dir()函數。

3、如果你所想導入的數據并不在你當前的工作路徑中，有兩種方法可以解決。第一種就是把數據文件放到工作路徑中，第二種方法就是更改工作路徑。更改工作路徑使用setwd()函數。比如你想要把工作路徑設置成桌面。

4、現在我讀取我工作路徑中，名字為hw1_data.csv的文件。使用read.csv()函數。

5、也可以使用read.table()函數來讀取csv格式的文件。由于csv文件的分隔符是“，”所以我們在用read.table()函數的時候，sep參數，我們要設定為sep=“，”。

6、發現read.table()讀出來的數據，列名并不是我們文件中的列名，而是V1，V2。。。我們需要加上header這個參數來修改這個問題。

1、對于網頁為csv文件的頁面，可以直接用read.csv函數導入網頁數據并轉為數據框的形式。html格式的網頁也可以讀取。

例如：

data<-read.csv(text="itisapage")#text是要查看的文本

head(data,10)

#讀取網頁數據的代碼data<-read.csv("page")，page可以是要查看的網址或文本。

2、R基礎包中的readLines可以讀取網頁或文本數據。

#輸入文本

cat("asqsd\n1213",file="a1")

readLines("a1")#讀取文本數據

#cat中"\n"表示換行。

3、RCurl包中的getURL()函數獲取網頁數據。

library(RCurl)

data<-getURL("a1")#a1為某個具體的網址。

head(data)

4、通過getURL直接獲取的數據有些凌亂，可以借助library(XML)解析樹函數htmlTreeParse處理。

library(XML)#解析樹函數htmlTreeParse

data_Parse<-htmlTreeParse(data)

head(data_Parse,2)

5、對于復雜網站的文本數據，用rvest包中的read_html函數來提取文本數據。

library(rvest)

page<-read_html("a1")#a1為某個具體的網址

data<-html_nodes(page,"table")

head(data)

#本例中沒有輸入網址，所以結果為空。

6、通過html_nodes獲得的數據不能直接投入使用。

table<-html_table(data);table#提取表格數據，可以得到多個表格結果

table[1]#查看第1個表

text<-html_text(data);text#提取文本數據

#在實際應用中，可以發現提取表格后的數據或文本是非常便于分析的。