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在分析之前，我们必须先把数据读入R环境中；在数据分析之后，常常需要把数据保存在文件中。二维数据表在R语言中是以data.frame形式存在的，我们常常把这样的数据结构保存为csv文件（逗号分隔符文件），因为它比较通用，可以在各个软件平台中操作。在data.table包中可以使用
fread
和
fwrite
函数对csv格式的文件进行读写。举例来说，例如我们要把内置的iris数据框放在D盘根目录下，可以这样操作：
fwrite(iris,"D:/iris.csv")如果要把文件重新读入R环境，实现代码如下：
ir = fread("D:/iris.csv")
这样，我们就把文件读入R环境的
ir
变量中。如果需要保存规模较大的数据，可以使用tidyfst包的
import_fst
和
export_fst
函数来进行数据读写，其数据保存格式为以fst为扩展名的二进制文件。它的特点就是数据高保真、读写速度快和压缩效果好，因此保存下来的fst文件往往要比csv格式占用内存更小。还是以上面的iris数据集为例，其文件读写代码如下：
# 导出
export_fst(iris,"D:/iris.fst")
# 导入
ir = import_fst("D:/iris.fst")