简介RStudio有数据预览成果，可以或许一目了然的查察数据和数据布局，而且可以或许做简朴的数据阐明，更容易领略如安在R中整理数的进程。
开始预览可以在节制台挪用View函数来请求数据预览，譬喻：>data(iris)>view(iris)
你也可以在右侧的environment框中点击数据符号：
排序正如需求，你可以对数据的罗列办排序，只需要点击数据的对应列，然后点击字段名，自由切换排序方法。
想删除排序，点击右上角空缺单位格。
筛选为了过滤，点击过滤的符号，只要显示all都可以筛选，点击box，然后选点你需要的数据范畴，譬喻下图sepal大于3.6
留意下面的文字提示，显示的是筛选后的数据，以上实例中数据集有150个数据记录，颠末筛选剩下135个数据集，只1-9个显示。
不是所有的数据字段都可以筛选，一下数据范例支持筛选：数字型字符型因子型（最多256个程度）布尔型差异罗列办筛选，获得的功效是切合双重条件的交集。
删除一个筛选器点击筛选器旁边的x，假如想排除所有的筛选器，点击东西栏的筛选器。
查询你可以通过全局查询来对所有的数据举办查询。
此成果支持恍惚查询，不只仅支持字符查询，并且可以对数字型和布尔型的恍惚查询。查询和筛选可以叠加的，功效是查询和筛选的交集。
深入相识自动刷新在大大都环境下，viewer会自动生存更新，譬喻：> data(Orange) > View(Orange) > Orange[1, “age”] <- 120你可以看到数据由118酿成120如下环境下不能自动生存更新：数据只是copy，可是没有更新变量必需在全局情况可以或许找到
标签支持为列增加标签的成果，正如Hmisc包的成果:> library(Hmisc) > data(women) > label(women[[1]]) <- “Woman’s Height” > label(women[[2]]) <- “Woman’s Weight” > View(women)
有如上结果。
限制与机能揭示数据的数量是无限的，揭示速度也不会因为数据量大而减缓速度，譬喻datatables的Java剧本法则，在当下只有一小部门数据被上载。若行无限制，那么列最多有100列，行展示的法则在列偏向是无效的，假如列多了，那么会导致加载数据本领大大下降。最终，当追求速度极致遭遇大量数据，那么会导致延缓的范围性，为了满意R的欣赏成果，我们浸染大量数据，只管采纳筛选器来提高整体机能。
生存筛选功效在当下，不能抽取当下数据作为R的工具，可能生存当下的剧本操纵，viewer的浸染是可视化的提高预览成果，而不是作为数据操纵。假如想做数据操纵，请参考dplyr剧本。
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