本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.5节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
2.5 读取CSV文件
可能你遇到的最常见的数据文件类型是逗号分隔值（CSV）文件类型。这是因为CSV是数据科学社区的通用语言，并且很多软件应用导出的数据格式是CSV。同样地，大多数软件应用和环境（如R）能够读取CSV文件。如果你不熟悉一个CSV文件的样子，只要在诸如Windows记事本（Notepad）这样的工具中打开它即可。CSV文件的格式很简单：文件中的每一行代表了一个观测值，每一列代表一个变量（潜在的特征变量）。R能处理第一行包含一个变量名列表的情况，也能处理第一行丢失的情况（在这种情况下，R会任意分配变量名，你可以在之后重新命名变量）。
一旦你得到了CSV文件，第一步就是把它放进工作目录中。为了将CSV的内容读进内存中以便后续在R中使用，你可以用read.table()函数，这是R提供的把文件读入成为表格形式的一般方法，不单单适用于CSV格式。read.csv()的功能基本和read.table()相同，只不过它只能读取CSV格式，而这种格式通常是由Excel这样的电子表格应用导出的。不论使用哪个函数，文件都被读入数据框对象中。为了演示这部分内容，我们将读入前面的停车计时器数据集。
> SFParkingMeters <- read.csv("./data/SFParkingMeters.csv")```
成功将文件读入之后，你可以用两种方法让内容显示在RStudio中，一种是在Workspace窗格中单击数据框的名称SFParkingMeters；另一种在控制台中输入指令view(SFParketingMeters)。图2-2显示了你将看见的结果。你可以像在电子表格中那样浏览数据，不同的是，这里不允许编辑。我们注意到，这个数据集有29 253条观测值和116个变量。如果你只想看这个数据框的前6行，也可以使用head(SFParkingMeters)。
<div style="text-align: center"><img src="https://yqfile.alicdn.com/253085d8d6238b55826ac130d91693fdeae99074.png" width="" height="">
</div>
另一种有用的读入文件的方式是使用file.choose()函数，它可以嵌入到read.table()或者read.csv()中。这种读文件的方式会弹出一个提示框，提醒选择指向计算机中的哪个文件。SFParkingMeters <- read.csv(file.choose())
`
