Rychlá varianta, pokud potřebujete naimportovat data jen jednou a neplánujete je importovat znovu při každém použití skriptu. Otevřete soubor vltava.xls v Excelu. Použijte list Vltava species, který obsahuje matici druhy x vzorky. Celou matici (ovšem bez prázdných řádků nebo sloupečků) uložte do cliboardu (Ctrl+C). Pro načtení použijte funkci read.delim:

veg.data <- read.delim (file = 'clipboard', head = T, row.names = 1)

Funkce read.delim načte data z argumentu file, v tomto případě clipboardu. Funkce read.delim je odvozená z funkce read.table a je určená pro data oddělená tabulátory (\tab). Argument head značí, že se první řádek má považovat za názvy proměnných, row.names zase říká, že se první sloupec má použít pro názvy řádků.

Vzorová data v Excelu jsou ve formátu, který má druhy v řádcích a snímky ve sloupcích (z jednoduchého důvodu - druhů je víc než 256, a ve verzi Excelu 2003 není možné otevřít tabulku s víc jak 256 sloupci), a pro další použití v R je třeba matici transponovat:

veg.data <- t (veg.data)

Pokud plánujete uložená data načítat častěji (například při každém spuštění skriptu), je lepší, aby součástí skriptu byl i příkaz k vlastnímu načtení dat z externího souboru. Výhodou je použití jednoduchého formátu *.txt, ve kterém můžete data v Excelu uložit (vždy jen jeden pracovní list). Tento formát je výhodný proto, že jednotlivé buňky matice jsou vždy odděleny tabulátory (zatímco formát *.csv má různé varianty podle nastaveného jazykového prostředí systému). Pro vyzkoušení si stáhněte soubor vltava-spe.txt. Soubor buď uložte do pracovního adresáře eRka (ten zjistíme funkcí getwd () a můžeme jej změnit funkcí setwd ('c:/novy/adresar/')), nebo do argumentu file v příkazu “read.delim” vložte celou cestu k souboru:

veg.data <- read.delim (file = 'c:/Dokumenty/vltava-spe.txt', row.names = 1)

Při vypisování celé cesty k adresáři je třeba používat normální lomítka (/), ne zpětná (\); pokud potřebujete použít lomítka zpětná, musíte je zdvojit: c:\\novy\\adresar\\. Data už není potřeba transponovat (tedy měnit sloupce za řádky), protože příkladový *.txt soubor už má druhy ve sloupcích.

Formát *.csv má nevýhodu v tom, že závisí na nastavení jazykové lokalizace na počítači. Pokud soubor exportujete z Excelu a máte anglickou lokalizaci, buňku se oddělí čárkami a jako oddělovače desetin se v číslech použijí tečky. V české lokalizaci se ale jako oddělovače desetin tradičně používají čárky, a jako oddělovače buněk se proto používají středníky ¹⁾. Další možností je data z Excelu uložit ve formátu csv (comma separated values) a eRku říct, jaký oddělovač byl použit pro oddělení jednotlivých buněk matice (středník nebo čárka). Použijeme například soubor vltava-env.csv (data oddělená středníky a desetiny oddělené čárkami). Soubor opět uložíme do pracovního adresáře eRka nebo do argumentu file vložíme celou cestu k souboru:

env.data <- read.table (file = 'c:/Dokumenty/vltava-env.csv', head = T, row.names = 1, sep = ';', dec = ',')

Argument sep = ';' označuje, že data jsou oddělená právě středníkem, argument dec = ',' ukazuje na čárku jako oddělovač desetinných míst.

Místo funkce read.table je v případě dat oddělených středníky možné použít funkci read.csv2, která má nastavený argument sep = ';' a předpokládá, že desetiny jsou odděleny čárkami (tak jako v české lokalizaci Windows). Alternativní funkce read.csv očekává jako oddělovače buněk čárky a jako oddělovače desetinných míst tečky.

env.data <- read.csv2 ('c:/Dokumenty/vltava-env.csv', row.names = 1)

Argument file může obsahovat i odkaz na umístění souboru na internetu:

env.data <- read.csv2 ('http://www.davidzeleny.net/anadat-r/data-download/vltava-env.csv', row.names = 1)

Tato možnost je nejsložitější a navíc závislá na verzi Excelu, ve které máte data uložena. Existuje několik knihoven, které import z Excelu umožňují (přehled najdete například zde, ale tyto knihovny vyžadují ještě jiný nástroj než jen vlastní program R. Jako nejjednodušší se jeví použití knihovny XLConnect, která vyžaduje, aby počítač měl nainstalován také program Java (což většina počítačů tak i tak má). Nejdříve je tedy třeba knihovnu 'XLConnect' nainstalovat. Zkuste načíst první pracovní list z Excelovského souboru vltava.xls, který si stáhněte např. do adresáře c:/Dokumenty.

install.packages ('XLConnect')
library (XLConnect)
veg.data <- readWorksheetFromFile(file = 'c:/Dokumenty/vltava.xls', sheet = 1, header = T, rownames = 1)

Funkce readWorksheetFromFile otevře soubor specifikovaný argumentem file a načte pracovní list, specifikovaný argumentem sheet (číslo nebo jméno listu). Další argumenty jsou obdobné jako v příkazu read.table.

Formát cc! (případně cep) se používá pro import dat do programu CANOCO 4.0, a je také jedním z formátů, jak se dají vegetační data exportovat z programu Turboveg for Windows (se kterým pracují vegetační ekologové). Pro jeho import do eRka slouží funkce read.cep, která je součástí knihovny vegan. Jako příklad můžeme použít soubor vltava.cep, který umístíme do pracovního adresáře a následně načteme:

library (vegan)
veg.data <- read.cep (file = 'vltava.cep', force = T)

Argument force = T je nutné nastavit jako souhlas, že si jste vědomi toho, že eRko může v průběhu načítání dat náhle spadnou a vy jste si tedy předtím uložili všechna data. Pro větší datové sobory (matice s více než 10 000 buňkami) je nutné nastavit ještě argument maxdata - maximální možný počet nulových hodnot (pokud víme velikost importované matice, můžeme nastavit hodnotu vypočtenou jako počet řádků x počet sloupců matice).

JUICE je program, který vegetační ekologové používají především k editaci vegetačních dat. Nejsnadnější způsob je použít funkci JUICE-R, tedy přímý export dat z JUICE do R. V programu JUICE otevřete soubor, který chcete exportovat, a v menu File > Export > Table > To R Project txt File (nebo klávesovou zkratku CTRL+W). Matice snímky x druhy se vyexportuje v souboru table.txt, který je oddělený tabulátory a najdete ho v podadresáři bin/i386 v instalaci programu R. Načíst do eRka ho lze například takto:

JUICE.table <- read.table ('table.txt', sep = '\t', check.names = F, head = T, row.names = 1)

Nastavení argumentu check.names = F má dva důvody: funkci tak nevadí duplicitní hodnoty v názvech proměnných (druhů - v tabulce se tak můžou vyskytovat dva druhy se stejným jménem a případně vyskytující se i ve stejném vegetačním patře, i když to samozřejmě samo o sobě není dobře), a funkce se navíc nesnaží modifikovat názvy proměnných tak, aby byly syntakticky správně (například mezera v názvu by se nahradila tečkou).