在R中读取文档数据的方法主要 取决于文档的类型。下面是针对不同类型文档的读取方法：
CSV文件
使用`read.csv（）`函数读取CSV文件。例如：
```R
data <- read.csv（"path/to/your/file.csv", header = TRUE, sep = ","）
```
如果文件使用制表符或其他分隔符，可以相应地设置`sep`参数。对于包含中文的文件，可能需要设置`fileEncoding`参数为"UTF-8"。对于大文件，可以使用`data.table`包中的`fread（）`函数来加速读取过程。
Excel文件
使用`readxl`包中的`read_excel（）`函数读取Excel文件。首先需要安装`readxl`包，然后加载它，并指定工作表。例如：
```R
install.packages（"readxl"）
library（readxl）
df <- read_excel（"test.xlsx", sheetIndex = 1） 或者使用 sheetName = "Sheet1"
```
`read_excel（）`函数支持读取`.xlsx`和`.xls`格式的文件。
TXT文件
使用`read.table（）`函数读取以制表符或空格分隔的TXT文件。例如：
```R
data <- read.table（"data.txt", header = TRUE, sep = "\t", stringsAsFactors = FALSE）
```
如果数据以空格分隔，可以将`sep`参数设置为空格。
SAS文件
使用`haven`包中的`read_sas（）`函数读取SAS文件。首先需要安装`haven`包，然后使用该函数。例如：
```R
install.packages（"haven"）
library（haven）
data <- read_sas（"iris.sas7bdat"）
```
`haven`包支持多种SAS数据集格式，包括`sas7bdat`。
XML文件
使用`XML`包读取XML文件。例如：
```R
library（XML）
data <- xmlParse（"path/to/your/file.xml"）
```
`XML`包提供了多种函数来解析和提取XML文件中的数据。
在实际操作中，建议先使用`getwd（）`函数查看当前工作路径，确保文件路径正确。如果文件不在工作路径中，可以使用`setwd（）`函数更改工作路径。此外，对于大型数据文件，建议使用`data.table`包来提高读取效率。
根据上述方法，你可以选择最适合你需求的函数来读取不同类型的文档数据。记得在处理文件时，注意指定正确的参数，以确保数据能够正确读取。