來到這裡我們可以鬆一口氣了！怎麼說呢？因為基本功部分已經講完了！假如您跟著我們紮實地學習了前面的內容，接下來您應該會有水到渠成的感覺。在前面的章節中我們一直利用手動的方式建立單純的資料來學習，然而在現實生活中，我們的應用情形比較多是輸入一組資料再針對它進行資料的清理或者分析，最後再將結果輸出成一個本機路徑中的檔案。
R 語言有非常豐富的內建資料，這些資料絕大多數都是以資料框（data.frame）為結構儲存，並且在我們開啟 R 語言之後就可以使用，想要知道有哪些內建資料可以使用，只要在命令列（Console）輸入：
data()就可以在來源（Source）區塊瀏覽一份內建資料集的清單：
內建資料集是讓我們可以快速測試函數的好幫手，常常被眾多 R 語言使用者用來測試的內建資料集有 iris、cars、mtcars 與 airquality 等等。如果對這些內建資料集感到好奇，我們可以像查詢函數一般來查詢它們，右下角的查詢區塊就會顯示詳細資料：
?iris # 或者輸入 help(iris)
如果想要輸入一個表格式的資料（tabular data），我們可以使用 read.table() 函數，表格式的資料中每一筆代表一個觀測值，變數以符號區隔（常見有空格、tab 或逗號。）
假設我們的表格式資料（favorite_bands.txt）是以空格區隔變數：
band lead_voal formed
"Beyond" "Wong Ka Kui" 1983
"Beatles" "John Lennon" 1960
讀入這個資料的寫法是：
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.txt"
favorite_bands <- read.table(file_path, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
View(favorite_bands)
這裡值得注意的地方有三個：
file_path參數指定資料的檔案路徑，這個範例是假設我將表格式資料（favorite_bands.txt）儲存在/Users/username的路徑下。如果是 windows 系統的使用者，需要寫成C:/Users/username/favorite_bands.txt，注意斜線的方向，windows 系統慣用的\是不被認得的，必須要修改為/header參數指定資料的第一筆是否為變數名稱stringsAsFactors參數指定資料中的文字是否要儲存為因素向量的資料結構
假設我們的表格是資料（favorite_bands.tsv）是以 tab 區隔變數，副檔名 .tsv 是 tab-separated values 的縮寫：
band lead_voal formed
"Beyond" "Wong Ka Kui" 1983
"Beatles" "John Lennon" 1960
讀入這個資料的寫法也不需要特別修改：
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.tsv"
favorite_bands <- read.table(file_path, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
View(favorite_bands)
假設我們的表格是資料（favorite_bands.csv）是以逗號區隔變數，副檔名 .csv 是 comma-separated values 的縮寫：
band,lead_voal,formed
"Beyond","Wong Ka Kui",1983
"Beatles","John Lennon",1960
讀入這個資料的寫法需要修改 sep 參數的設定，因為預設 sep 參數只能辨識一個或多個空格，既然我們現在改以逗號區隔變數，就得指定對應的分隔符號：
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.csv"
favorite_bands <- read.table(file_path, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, sep = ",")
View(favorite_bands)
前面的範例都是從本機路徑讀取檔案，其實 read.table() 函數也可以從網路讀取表格式資料，比如說：
url <- "https://storage.googleapis.com/learn-r-the-easy-way.appspot.com/data_ch11/favorite_bands.csv"
favorite_bands <- read.table(url, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, sep = ",")
View(favorite_bands)
我們只是修改了資料所在路徑，從一個本機路徑（file_path）替換為一個網路位址（url）。加州大學爾灣分校資料儲存庫中有為數眾多的資料集，這些資料集多是以表格式資料儲存，我們同樣可以直接使用 read.table() 函數直接將這個儲存庫的資料讀入。舉例來說，我們來讀取一個 Wine Quality Data Set，它的資料儲存在 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/ 這個位址，資料第一筆是變數名稱，區隔符號為冒號：
url <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv"
wine_quality_red <- read.table(url, header = TRUE, sep = ":")
View(wine_quality_red)
並非所有我們想讀入的檔案都是以分隔符號簡潔分隔的表格式資料，像是劇本：
Ross: (mortified) Hi.
Joey: This guy says hello, I wanna kill myself.
Monica: Are you okay, sweetie?
Ross: I just feel like someone reached down my throat, grabbed my small intestine, pulled it out of my mouth and tied it around my neck...
Chandler: Cookie?
Monica: (explaining to the others) Carol moved her stuff out today.
Joey: Ohh.
Monica: (to Ross) Let me get you some coffee.
Ross: Thanks.
Phoebe: Ooh! Oh! (She starts to pluck at the air just in front of Ross.)
Ross: No, no don't! Stop cleansing my aura! No, just leave my aura alone, okay?
Phoebe: Fine! Be murky!
這時我們可以利用 readLines() 一筆一筆讀入這份資料：
> file_path <- "/Users/username/friends_script.txt"
> friends_script <- readLines(file_path)
> friends_script
[1] "Ross: (mortified) Hi."
[2] "Joey: This guy says hello, I wanna kill myself."
[3] "Monica: Are you okay, sweetie?"
[4] "Ross: I just feel like someone reached down my throat, grabbed my small intestine, pulled it out of my mouth and tied it around my neck..."
[5] "Chandler: Cookie?"
[6] "Monica: (explaining to the others) Carol moved her stuff out today."
[7] "Joey: Ohh."
[8] "Monica: (to Ross) Let me get you some coffee."
[9] "Ross: Thanks."
[10] "Phoebe: Ooh! Oh! (She starts to pluck at the air just in front of Ross.)"
[11] "Ross: No, no don't! Stop cleansing my aura! No, just leave my aura alone, okay?"
[12] "Phoebe: Fine! Be murky!"readLines() 函數回傳的物件是一個文字的向量，每個索引值就是原始文字檔中的一筆資訊，假使原始文字檔非常龐大，我們可以加入參數 n 來限定讀入的筆數：
> file_path <- "/Users/username/friends_script.txt"
> friends_script <- readLines(file_path, n = 2)
> friends_script
[1] "Ross: (mortified) Hi."
[2] "Joey: This guy says hello, I wanna kill myself."常見用來儲存資料的格式還有 Excel 試算表與 JSON，我們必須仰賴套件來輔助我們輸入這些資料格式：
| 資料格式 | 套件名稱 | 主要開發者 |
|---|---|---|
| Excel 試算表 | readxl |
Hadley Wickham |
| JSON | jsonlite |
Jeroen Ooms |
R 語言使用套件的程序有兩個階段，一個是安裝，另外一個是載入。這兩者的區別就像是買工具書跟查詢工具書，安裝套件就像是將這本工具書買回家裡放置在書櫃；載入套件就像是有需求時將工具書從書櫃取下查詢。我們使用 install.packages() 函數來安裝套件，然後再使用 library() 函數載入套件。
| 動作 | 函數 | 使用頻率 | 比喻 |
|---|---|---|---|
| 安裝套件 | install.pacakges() |
同樣版本執行一次 | 買工具書 |
| 載入套件 | library() |
每次使用套件都要執行 | 查詢工具書 |
假設我們的 Excel 試算表外觀是這樣：
我們可以利用命令列（Console）進行套件的安裝與載入：
# 安裝與載入套件
install.packages("readxl") # 如果先前已經安裝過就不用執行這行
library(readxl)或者利用 RStudio 右下角的 Packages 區塊提供的使用者介面來讓我們安裝與載入套件：
點選 Install：
接著輸入要安裝的套件名稱：
安裝完成之後，把方框勾選起來表示載入這個套件：
不論是使用指令安裝載入套件，或是以使用者介面安裝載入套件，完成以後都是利用 readxl 套件提供的 read_excel() 函數讀入 Excel 試算表：
# 讀入
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.xlsx"
favorite_bands <- read_excel(file_path)JSON 是 JavaScript Object Notation 的縮寫，它的外觀長得像這樣子：
[
{"band": "Beyond", "lead_vocal": "Wong Ka Kui", "formed": 1983},
{"band": "Beatles", "lead_vocal": "John Lennon", "formed": 1960}
]
我們可以利用 jsonlite 套件提供的 fromJSON() 函數讀入成為資料框：
# 安裝與載入套件
install.packages("jsonlite") # 如果先前已經安裝過就不用執行這行
library(jsonlite)
# 讀入
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.json"
favorite_bands <- fromJSON(file_path)
View(favorite_bands)如果您想利用使用者介面安裝載入套件，可以模仿前一個 readxl 的範例操作。
我們可以將 R 語言的資料框以不同的格式輸出成為純文字檔。
write.table() 函數預設輸出用空格區隔變數的純文字檔（sep = " "）：
favorite_bands_df <- data.frame(band = c("Beyond", "Beatles"), lead_vocal = c("Wong Ka Kui", "John Lennon"), formed = c(1983, 1960))
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.txt"
write.table(favorite_bands_df, file = file_path, row.names = FALSE)執行完畢後我們可以在 /Users/username/ 路徑下找到 favorite_bands.txt 檔案，這裡值得注意的是 file 參數指定的是我們期望輸出檔案的路徑，row.names 參數指定不要將觀測值的索引值輸出，這樣輸出檔案的外觀會比較接近我們平時熟悉的樣子：
write.table() 函數指定參數 sep = "," 可以輸出逗號區隔的純文字檔：
favorite_bands_df <- data.frame(band = c("Beyond", "Beatles"), lead_vocal = c("Wong Ka Kui", "John Lennon"), formed = c(1983, 1960))
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.csv"
write.table(favorite_bands_df, file = file_path, row.names = FALSE, sep = ",")
我們可以利用 jsonlite 套件提供的 toJSON() 函數將資料框輸出為 JSON：
# 安裝與載入套件
install.packages("jsonlite") # 如果先前已經安裝過就不用執行這行
library(jsonlite)
# 輸出
favorite_bands_df <- data.frame(band = c("Beyond", "Beatles"), lead_vocal = c("Wong Ka Kui", "John Lennon"), formed = c(1983, 1960))
toJSON(favorite_bands_df)toJSON() 函數搭配 writeLines() 函數可以將非表格式資料輸出到本機路徑：
# 安裝與載入套件
install.packages("jsonlite") # 如果先前已經安裝過就不用執行這行
library(jsonlite)
# 輸出
favorite_bands_df <- data.frame(band = c("Beyond", "Beatles"), lead_vocal = c("Wong Ka Kui", "John Lennon"), formed = c(1983, 1960))
favorite_bands_json <- toJSON(favorite_bands_df)
file_path <- "/Users/username/favorite_bands.json"
writeLines(favorite_bands_json, con = file_path)
好啦！第十一天的內容就是這麼多，我們學會了不同格式資料的輸入與輸出，其中在針對 Excel 試算表與 JSON 的資料格式，我們學會如何安裝並且載入套件來協助輸入與輸出。
1. 練習將加州大學爾灣分校資料儲存庫 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/bezdekIris.data 的 iris 資料讀入
url <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/bezdekIris.data"
iris_df <- read.table(___, header = ___, sep = "___")2. 加州大學爾灣分校資料儲存庫的 iris 資料第一筆並不是變數名稱，請根據 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.names 這個連結的描述為讀入的資料變數命名
url <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/bezdekIris.data"
iris_df <- read.table(___, header = ___, sep = "___")
names(iris_df) <- c("___", "___", "___", "___", "___")file_path <- "___" # 自訂
write.csv(cars, file = file_path, row.names = ___)