R作为一门为统计设计的语言，可以方便灵活的进行文件导入和导出，大多数数据格式包括，csv, xlsx, txt，还有来自其他统计工具的SAS, SPSS, Stata, 数据文件都可以方便的导入和导出。

当然，最常用和方便的还是csv和xlsx格式。导入的话，即使没有合适的包 (package) 和函数 (function)，用R自带的import功能也可以解决，但是导出数据的时候，会有一点点麻烦。

虽然我大多数情况下还是导出csv的，但xlsx的sheet有时候也是很方便有效的一种整理。不过在Mac上，想通过R导出xlsx文件时，常常会跳出一个关于Java的问题，就像这样：

Java exception occurred during rJava bootstrap - see stderr for Java stack trace.

这个包 (package) 还需要另一个包 (package) : rJava的支持，但同样，这个package在Mac下也常常出现安装问题。其实解决的办法也不是没有，非要解决的话可以去看这个链接。

这里要说的另一个更直接简单的办法就是：换一个包 (package) 用╮(￣▽￣"")╭，在这里要推荐的就是package：openxlsx，因为它的说明实在有点绕，我看的时候实在是没看懂，自己试了试才会用的，所以这里分享出来，也是给自己做一个笔记。

安装

install.packages('openxlsx')

其实这个不用介绍的……我猜你们都会……

导入/读入xlsx

read.xlsx(xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, colNames = TRUE,

rowNames = FALSE, detectDates = FALSE, rows = NULL, cols = NULL, na.strings = "NA")

这里我把常用的选项 (option) 列出来了，xlsxFile: 要导入的xlsx文件名

sheet: sheet的序号或者名字

startRow: 从第几行开始读数据

colNames: 如果为真 (T)，数据第一行作为各列名称

rowNames: 如果为真 (T)，数据第一列作为各行名称

detectDates: 如果为真 (T)，数据中有日期格式的数据，尝试识别并转换成合适格式

rows & cols: 读取数据的范围，如rows = 1:100，读取第1至100行数据

na.strings: 如果读到和等号后字符串里一致的数据，作为NA处理，如na.strings = "MAMA", 那遇到单元格里是“MAMA"的数据，就作为NA处理

例子

read.xlsx('result.xlsx', sheet = 2, rows = 1:1000, na.strings = 'Im_NA') #这里我有一个名叫"result.xlsx"的文件

导出xlsx文件

重头戏来了，这个功能在Mac里是很磨人的，但是openxlsx包 (package) 不怎么用到Java，所以它可以和其他包 (package) 一样安装，而不用另外安装JDK (Java Development Kit)什么

这里我用例子说明吧：

wb

addWorksheet(wb, 'Rsq_Y') # 接着依次在wb里创建sheet，前一个option是Workbook的名字“wb”，后一个是sheet名字“Rsq_Y”

addWorksheet(wb, 'SSE_Y')

addWorksheet(wb, 'Overall')

writeData(wb, sheet = 1, matrix_Rsq_Y) # 然后把数据填入wb的某一个sheet里，sheet可以用序号也可以用名称指出，最后一个option是数据名称，这里我有个叫“matrix_Rsq_Y”的dataframe数据

writeData(wb, sheet = 2, matrix_SSE_Y)

writeData(wb, sheet = ‘Overall’, Overall)

saveWorkbook(wb,'result.xlsx', overwrite = T) # 最后，把wb导出成xlsx文件results.xlsx，overwrite如果为真 (T)，就替换可能存在的重名的xlsx文件，否则会返回一条错误 (Error)，告诉你文件已存在

大概就是这样了，之前Mac上没法用xlsx包很别扭，现在Mac上也有强大又实用的xlsx操作包openxlsx啦！