在R软件中导入数据的方法有多种，以下是一些常用的方法：
1. 使用`read.table（）`函数导入文本文件数据：
```r
data <- read.table（"data.txt", header = TRUE, sep = "\t"）
```
其中`data.txt`是文件路径，`header`表示是否有表头，`sep`表示数据分隔符。
2. 使用`read.csv（）`函数导入CSV文件数据：
```r
data <- read.csv（"data.csv"）
```
其中`data.csv`是CSV文件路径。
3. 使用`read.xlsx（）`函数导入Excel文件数据（需要安装`readxl`包）：
```r
library（readxl）
data <- read_xlsx（"data.xlsx"）
```
其中`data.xlsx`是Excel文件路径。
4. 使用`readRDS（）`函数导入RDS文件数据：
```r
data <- readRDS（"data.rds"）
```
其中`data.rds`是RDS文件路径。
5. 使用`read_sas（）`函数导入SAS文件数据（需要安装`haven`包）：
```r
library（haven）
data <- read_sas（"data.sas7bdat"）
```
其中`data.sas7bdat`是SAS文件路径。
6. 使用`source（）`函数导入R脚本文件中的数据：
```r
source（"script.R"）
```
在`script.R`中，可以使用`assign（）`函数将数据分配给一个变量。
7. 使用R包中的函数导入不同类型的外部文件数据，例如`readxl`包用于读取Excel文件，`foreign`包用于读取SPSS和Stata文件。
8. 使用`data（）`函数查看R中自带的数据集列表，或使用`data（）`函数将数据集导入到R环境中。
在导入数据时，需要注意文件路径、编码、分隔符等问题，以保证数据的正确导入和后续处理。