在R语言中，保存数据的方式多种多样，具体方法如下：

一、基础数据存储方法

文本文件存储

- 使用`write.table（）`函数将数据框保存为纯文本文件（如`.txt`），支持自定义分隔符（默认制表符）和是否保存行名。

```R

data <- data.frame(ID = 1:5, Name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"))

write.table(data, "data.txt", sep="\t", row.names=FALSE)

```

- 使用`write.csv（）`函数将数据框保存为逗号分隔的CSV文件。

```R

write.csv(data, "data.csv")

```

二进制文件存储

- 使用`save（）`函数将数据框保存为`.Rda`格式（R数据文件），适用于快速加载。

```R

save(data, file = "data.Rda")

```

- 使用`saveRDS（）`函数将数据框保存为二进制文件（`.rds`），读入速度比`.Rda`更快。

```R

saveRDS(data, file = "data.rds")

```

二、高效存储格式

Feather格式

- 使用`feather`包进行高效读写，适合大数据集。

```R

install.packages("feather")

library(feather)

write_feather(data, "data.feather")

read_feather("data.feather")

```

- 优势：读写速度比CSV快3倍以上，且支持并行处理。

Excel格式

- 使用`write.xlsx（）`函数将数据框保存为`.xlsx`文件。

```R

library(xlsx)

write.xlsx(data, "data.xlsx")

```

- 适用场景：需要与其他工具（如Excel）共享数据时使用。

三、其他注意事项

工作目录管理：

默认数据保存在当前工作目录，可通过`getwd（）`获取当前目录，使用`setwd（）`修改。

大文件处理：对于超大数据集，建议使用Feather或二进制格式以节省存储空间。

特殊格式：若需保存为其他格式（如SQL数据库），可使用`RODBC`包连接数据库并导出数据。

通过以上方法，可根据数据规模和后续使用场景选择合适的存储方式。