借助R提供的特定功能，将CSV文件读入数据帧要容易得多。

什么是CSV文件？

CSV扩展为逗号，分隔符，值。
在此文件中，存储的值用逗号分隔。
这种存储数据的过程要容易得多。

为什么CSV是最常用的数据存储文件格式？

在Excel工作表中存储数据是许多中最常见的做法。
在大多数中，人们将数据存储为逗号分隔值(CSV)，因为此过程比创建普通电子表格容易。
之后，他们可以使用R的内置程序包读取和分析数据。

作为最流行和功能最强大的统计分析编程语言，R提供了特定的功能以将数据从CSV文件读入组织的数据帧中。

将CSV文件读取到数据框

在这个简短的示例中，我们将看到如何将CSV文件读取为有组织的数据帧。

此过程中的第一件事是获取并设置工作目录。
您需要选择CSV文件的工作路径。

1.设置工作目录

其中您可以使用getwd()函数检查默认工作目录，也可以使用setwd()函数更改目录。

>getwd() #Shows the default working directory 

---->   "C:/Users/Dell/Documents"

> setwd("C:\Users\Dell\Documents\R-test data") #to set the new working Directory

> getwd() #you can see the updated working directory

---> "C:/Users/Dell/Documents/R-test data"

2.导入和读取数据集/CSV文件

设置工作路径后，需要导入数据集或者CSV文件，如下所示。

> readfile <- read.csv("testdata.txt")

在R studio中执行上述代码行以获取数据框架，如下所示。

要检查变量" readfile"的类，请执行以下代码。

> class(readfile)

---> "data.frame"            

在上图中，您可以看到数据框，其中包含学生姓名，学生的ID，部门，性别和标记的信息。

3.从CSV文件中提取学生的信息

获取数据框后，您现在可以分析数据。
您可以从数据框中提取特定信息。

要提取学生得分最高的分数，

>marks <- max(data$Marks.Scored) #this will give you the highest marks

#To extract the details of a student who scored the highest marks,

> data <- read.csv("traindata.csv")

> Marks <- max(data$Marks.Scored)

> retval <- subset(data, Marks.Scored == max(Marks.Scored))   #This will
 extract the details of the student who secured highest marks 

> View(retval)

要提取正在"化学"系学习的学生的详细信息，

> readfile <- read.csv("traindata.csv")

> retval <- subset( data, Department == "chemistry")  # This will extract the student details who are in Biochemistry department 
 
> View(retval)