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# クリップボードから
dat <- read.table("clipboard", header=T)

# タブ区切りテキストファイルから
dat <- read.table("dat.txt", header=T)

# タブ区切りcsvファイルから
dat <- read.table("dat.csv", header=T)

# ダイアログで選ぶ。
# file.choose関数はファイルのパスとファイル名を文字列で指定するものだが、日本語は通らない ("デスクトップ") など
dat <- read.table(file.choose(), header=T)
dat <- read.delim(file.choose()) # デフォルトでheader=Tとなってるので便利かもしれない

# Excelのxlsファイルを読む
library("xlsReadWrite")
xls.getshlib() # これを実行しておかないとエラー
dat <- read.xls(file.choose())
## (file.choose, sheet=1) でシートを選べる。デフォルトは1

# Excel2007以降のxlsxファイルを読む
library(xlsx) # javaRuntimeEnvironmentがないとダメみたい。知らない間に入っていたりするけど
file <- system.file("tests", "test_import.xlsx", package = "xlsx") # これを実行しておかないとエラー
dat <- read.xlsx(file.choose(), sheet=1) # シート名を指定しておかないとエラー

## 当然というべきか、Excelファイルを読み込むパッケージは他にもたくさんある。Rコマンダーを使うとシートもダイアログで選択できる。代表的なのはrodbc, gdata, gregmiscなどか。perlのインストールとかめんどそうなのでパスしよう

# webからはクォーテーション内のファイル名をURLにする
dat <- read.table("http://file.scratchhit.pazru.com/AikenWest1991p118.txt",header = T)
library(foreign); dat <- data.frame(read.spss("http://www.indiana.edu/~statmath/stat/all/cfa/values.sav")

# コンマ区切りのときはsep=","とする
dat <- read.table('http://www.ats.ucla.edu/stat/R/faq/hsb2.csv', header=T, sep=",")

# spssのsavファイルから
library(foreign)
dat <- data.frame(read.spss("dat.sav"))
 # 変数ラベルを読み込むときは以下のようにする
x <- read.spss("test2.sav", to.data.frame=T, max.value.labels=99)
head(x)
sapply(x, class)

# webからもいける
dat <- data.frame(read.spss("http://davidakenny.net/dtt/morse_et_al.sav"))


# R以外でspssデータを読んだり出力を開いたりする
## savファイル (データファイル) を開く
## フリーのビューワがある。SPSSのデータ加工のためのもののようで、公式ではない
ViewSav
http://www.asselberghs.dds.nl/stuff.htm
PSPP. SPSSのクローンソフトをつくろうというGNUプロジェクト。まだ開発段階で高度な分析はできないが、とりあえずsavファイルは開ける
http://www.gnu.org/software/pspp/

## spo, spvなどの出力ファイルを開く。
## 公式にフリーのビューワが提供されているのでそれを使う
spoファイル
http://www.spss.co.jp/techsupport/tech-info/spss_statistics_170/000622.html
spvファイル
http://www.spss.co.jp/techsupport/tech-info/spss_statistics_170/000623.html


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会社員
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アウトドア、自転車、ジョギング、英語学習
自己紹介:
・千葉在住のサラリーマンです。データ分析っぽいことが仕事。
・今年英検1級取得。今はTOEIC高得点を目指して勉強中。
・興味のあることは野球、アウトドア、英語学習、統計、プログラミング、PC関係などなど。
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