作為非程式猿的各位同志們，可能最擅長的資料整理軟體或者統計軟體就是——嗯，沒有錯，它就是集萬千寵愛於一身的E~~~~X~~~~O。

咳咳咳，好了。隆重推出我們的主角——Excel

事實上，Excel是個super強大的軟體。基本上用它已經能完成大量的統計分析了。
For example
各類數理統計

線性規劃（LINGO表示欲哭無淚，你丫的搶我飯碗）。

當然，很久很久之前有這門本神書：
陳彥光. 基於Excel的地理資料分析[M]. 科學出版社, 2010.

當然，作為新時代的研究生，我們怎麼能僅用Excel來完成一切的科研任務呢？用老師的話說，你們用Excel做的圖，人家審稿都嫌low。這個時候R就登場了。
關於R的簡介我就不提了。歡迎各種度娘，扯了這麼久的淡。終於要進入正題了。
今天講的是R語言的第一步，讀資料——讀Excel的資料。
以下有三種方法:
1.將Excel轉存為csv格式檔案，讀csv檔案。

a<-read.csv("exercise1.csv",header = T)

2.用RODBC包讀取Excel。

ab<-odbcConnectExcel2007("exercise1.xls")#連線excel，32位系統使用odbcConnectExcel函式
sqlTables(ab)

根據需求讀取對應的sheet1

a<-sqlFetch(ab,"Sheet1$")
odbcClose(ab)#關閉控制代碼，此句是必須。

3.用openxlsx包讀取Excel

 a<-read.xlsx("exercise1.xlsx",sheet=1)#檔名+sheet的序號，簡單粗暴
 

綜合來看，openxlsx的方法簡單粗暴，而且經多名骨灰級玩家證明，罕有bug出現。乃R語言和Excel讀取的絕對神器。不過筆者也發現，openxlsx包僅適用於.xlsx格式檔案。前期的xls格式檔案可能還需要前兩種方法來讀取。除了以上三種方法，還有類似的包如xlsx、readxl。此處依舊強推神器openxlsx。首先，.xlsx檔案儲存行數大大提升，從65536行資料提升到了104萬條資料。其次，它十分便捷，函式所需引數較少。當然最後的最後，它可能需要的R的版本比較的新。下一篇的預告：如何通過一行程式碼升級R。
最後貼出全文的程式碼。

#設定工作路徑
setwd("F:/R/applicationstatics")

#第一種方法：讀取csv
a<-read.csv("exercise1.csv",header = T)

#第二種方法：RODBC包
#安裝載入RODBC包，如果已安裝，請跳過第一句語句
install.packages(RODBC)
library(RODBC)

ab<-odbcConnectExcel2007("exercise1.xls")#連線excel，32位系統使用odbcConnectExcel函式
sqlTables(ab)
a<-sqlFetch(ab,"Sheet1$")
odbcClose(ab)#關閉控制代碼，此句是必須。

#第三種方法：openxlsx
install.packages(openxlsx)
library(openxlsx)
a<-read.xlsx("exercise1.xlsx",sheet=1)#檔名+sheet的序號，簡單粗暴
 

當然文末小福利：《基於Excel的地理資料分析》的電子版。需要的童鞋可以評論並留下郵箱。