在使用R语言进行数据分析之前，数据的导入是首要步骤。R识别的数据格式为“X·Y”型的多变量数据，支持txt或csv格式，数据间以制表符(Tab)或“,”间隔。数据可以先在Excel中录入并基本格式调整后，另存为制表符分隔的文本(.txt)或CSV UTF-8(逗号分隔)(.csv)格式。R中常使用read.table()和read.csv()命令进行数据导入。read.table()适用于大多数情况，而read.csv()作为备选，对于特定数据导入问题有解决可能。导入时，应确保文件与R脚本处于同一文件夹，若第一行为列名，第一列为行名，设置参数header = TRUE和row.names = 1，其余参数默认即可。read.csv()在导入数据时会自动将非数值数据转化为因子，需根据需要调整参数。导入数据时，若遇到0开头的数字被自动去掉，可通过设置colClasses参数为"character"解决。数据格式不规则导致无法识别时，手动修改或设置参数fill = TRUE可解决。导入数据后，使用write.table()命令导出结果数据。在数据整理或统计学分析后，可能需要将数据框转换为矩阵或矩阵转换为数据框，或进行数据转置。在数据框中选择特定数据使用[,]，数字代表行或列的排序。apply()函数可按照行或列对数据框进行计算和统计，具体使用根据需求调整FUN函数。数据格式转换通常涉及从“宽格式”到“长格式”的转变，以适应特定R函数的识别需求。这可通过reshape2包中的melt()命令实现，参数解释根据具体使用场景调整。
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