在使用R进行数据分析时，数据导入是基础环节。然而，导入数据的过程中，问题层出不穷。本文将详细介绍如何将csv文件导入R，并探讨可能遇到的问题及其解决方法。
csv文件导入
csv文件因其通用性而成为最常用的数据源格式。在R中导入csv文件有多种方式。
在R的右侧pane中，可以通过import dataset选项导入数据。如果安装了readr包，还可以使用其图形界面操作。尽管操作简便，但若csv文件路径包含中文，则可能出现乱码，导致无法导入。针对国内用户，建议将csv文件重命名并放置在纯英文文件夹中。
R内置的read.csv函数是处理csv文件的常用方法。该函数由read.table函数改造而来，使用逗号作为分隔符，并默认启用header和fill参数。
使用内置函数导入csv文件可避免中文路径问题，同时支持导入以小数点为逗号的csv文件。对于单个csv文件，使用file.choose函数进行图形界面选择，操作更加简便。
导入中文csv文件时，可能遇到乱码问题。通过指定fileEncoding参数或encoding参数，可以解决大部分乱码问题。
readr包由Hadley Wickham大神贡献，读入速度比内置函数更快。其函数与内置函数相对应，并以read_XXX形式命名。readr包能够自动解析文件列的类型，方便处理规整的数据。
对于含有非法字符的文件，如运费列中出现“--”字符串，readr包会将该值强制转换为NA。为了避免此类问题，建议在导入数据时设置为纯文本导入，然后进行后续处理。
针对未知文件编码的csv文件，readr包提供了一个函数来判断文件编码，返回文件编码及置信值。
data.table包是一个高效的数据处理工具，对于GB级数据尤其适用。其提供的fread函数读入csv文件速度最快，但编码支持较少。建议将csv文件编码转换为UTF-8。
csv文件导出
R的write.csv函数是导出数据的常用方法，与read_XX函数类似，readr包提供write_XX函数。然而，该系列函数不提供编码参数。在使用该函数导出数据时，若在R中无乱码，但在sql server中导入后出现乱码，原因不明。可尝试使用readr包的另一个函数解决乱码问题。
data.table包也提供了对应的导出函数。对于UTF-8编码的文件，使用该函数导出速度最快。
总结
（扫一扫，关注我的个人公众号：DataTurtle，获取源码，更有各种数据分析视频免费获取。weixin.qq.com/r/oimlvZj...（二维码自动识别））
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考