作者：乔山办公网日期：
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data1 <- read.csv("file.csv")
另外，复R里面应该制用/，而不百是度\
所以问应该是data1 <- read.csv("C:/Users/ys/Documents/file.csv")
或者用两答个\\
data1 <- read.csv("C:\\Users\\ys\\Documents\\file.csv")
还有R区分大小写，所以应该用C:，而不是c:
做分析没有数据真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。
一般的文本格式导入e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e338，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。
一、已知数据表，需要把其制作成卡片百：二、新建WORD文档，做好卡片样式，然后，邮件度->开始邮件合并，把当前WORD文件，作为“普通WORD文档”，生成邮件主文问件。三、再“选择收件人”，“使用现有列表”四、选择做好的EXCEL表。五、再选择数据所存放的工作表六、把答光标插入到相应版位置，再通过菜单，插入EXCEL表中的相应数据七、插入数据完权成后，如下图 八、最后，完成合并，生成卡片文件。