R语言数据导入：避免导入数据为列表，确保数据框格式

在R语言中，可以使用以下方法导入数据并确保数据不是一个list，而是一个数据框（data frame）：\n\n1. 使用read.table()函数导入数据，并设置参数header = TRUE以确保第一行是列名，例如：\nR\ndata <- read.table("data.txt", header = TRUE)\n\n\n2. 使用read.csv()函数导入CSV格式的数据，并设置参数header = TRUE以确保第一行是列名，例如：\nR\ndata <- read.csv("data.csv", header = TRUE)\n\n\n3. 使用read.xlsx()函数导入Excel格式的数据，需要先安装并加载readxl包，例如：\nR\ninstall.packages("readxl") # 安装包\nlibrary(readxl) # 加载包\ndata <- read_xlsx("data.xlsx", sheet = 1)\n\n\n4. 使用read_sas()函数导入SAS格式的数据，需要先安装并加载haven包，例如：\nR\ninstall.packages("haven") # 安装包\nlibrary(haven) # 加载包\ndata <- read_sas("data.sas7bdat")\n\n\n5. 使用read_spss()函数导入SPSS格式的数据，需要先安装并加载haven包，例如：\nR\ninstall.packages("haven") # 安装包\nlibrary(haven) # 加载包\ndata <- read_spss("data.sav")\n\n\n确保使用这些函数导入数据时，返回的对象是一个数据框（data frame），而不是一个list。