在R中列表格，你可以使用`read.table（）`或`read.csv（）`函数来导入表格数据。这些函数可以从本地文件或网络地址读取表格文件，并将其转换为数据框。以下是使用这些函数的具体步骤：
读取数据
使用`read.csv（）`函数读取CSV文件，例如：
```R
data <- read.csv（"data.csv"）
```
使用`read.table（）`函数读取制表符分隔的文件，例如：
```R
data <- read.table（"data.txt", sep="\t"）
```
查看数据
使用`head（）`函数查看数据的前几行：
```R
head（data）
```
使用`summary（）`函数获取数据的统计摘要信息：
```R
summary（data）
```
数据预处理
使用`na.omit（）`函数删除含有缺失值的行：
```R
data <- na.omit（data）
```
使用`as.numeric（）`将字符型变量转换为数值型变量：
```R
data$numeric_column <- as.numeric（data$numeric_column）
```
数据筛选和子集选择
使用`subset（）`函数根据条件筛选数据：
```R
filtered_data <- subset（data, condition）
```
使用列索引选择数据列：
```R
subset_data <- data[, c（1, 3）]
```
数据变换和整理
使用`mutate（）`函数创建新变量：
```R
data <- mutate（data, new_column = column1 + column2）
```
使用`group_by（）`和`summarize（）`函数对数据进行分组和汇总：
```R
grouped_data <- group_by（data, group_column）
summarized_data <- summarize（grouped_data, mean_column = mean（numeric_column））
```
数据可视化
使用`plot（）`函数进行基本的数据可视化：
```R
plot（data$numeric_column, main="Plot Title", xlab="X Axis Label", ylab="Y Axis Label"）
```
使用`ggplot2`包进行更复杂的数据可视化：
```R
library（ggplot2）
ggplot（data, aes（x=numeric_column, y=another_numeric_column）） +
geom_line（） +
labs（, x="X Axis", y="Y Axis"）
```
数据导出
使用`write.csv（）`函数将数据导出为CSV文件：
```R
write.csv（data, file="output.csv", row.names=FALSE）
```
使用`write.table（）`函数将数据导出为制表符分隔的文件：
```R
write.table（data, file="output.txt", sep="\t", row.names=FALSE）
```
通过这些步骤，你可以在R中导入、查看、预处理、筛选、变换、可视化、分析和导出表格数据。根据你的具体需求，你可以选择合适的函数和方法来处理表格数据。