CSV 文件的 R 语言库，真的挺省心的。read.csv()这个函数算是入门必备，用起来也蛮顺手的。尤其是做数据那会儿，经常碰到 CSV 格式的数据，像财务报表、用户行为日志，全是表格嘛，用 R 导入一把梭。
R 的数据框（data frame）是个实用的结构，你只需要一行代码就能把 CSV 读进来，像下面这样：
data <- read.csv("data.csv")这一句直接就能把data.csv里的内容变成一个可以直接的表格对象。后续无论是筛选、聚合，还是画图、建模，都能干。
你要是搞数据，或者用 R 来做机器学习，CSV 格式应该天天见。它通用、轻量、格式也简单，配合 R 的read.csv()用起来真的挺顺。数据清洗时也不用太纠结，R 的tidyverse那套配合起来更舒服。
如果你还得跟其他数据库打交道，比如导 CSV 到 MongoDB、MySQL 啥的，也有不少干货资源可以翻翻：
- MongoDB CSV 数据导入指南
- MySQL 数据库导入 CSV 文件的正确方法
- 使用 Shell 脚本批量导入 CSV 数据至 MySQL
- PySpark 高效转换：CSV 文件转 Parquet
嗯，提醒一句：read.csv()默认把第一行当成表头，如果你的 CSV 没有表头，记得加上header = FALSE。
如果你经常表格数据，是搞建模的，R 语言的 CSV绝对值得一试。